이벤트 감지에 대한 다른 아이디어(이벤트가 발생한 시작점으로 간주되는 아이디어)가 없는 경우 지그재그를 예로 들 수 있습니다.
새로운 지그재그 극한값이 설정될 때까지 스펙트럼을 검색합니다. 매개변수는 테스터를 통해 선택할 수 있습니다.
새로운 극한값이 설정되면 새로운 창과 새로운 검색을 의미합니다. 결국 스펙트럼은 이미 취소된 스펙트럼에 달라붙도록 떠 있습니다.
스펙트럼을 검색하기 전에 동일한 창을 가진 따옴표에서 극한값에서 0까지 선형 회귀를 빼는 것이 좋습니다.
그러면 Kotelnikov-Nyquist 정리를 건너뛰게 됩니다.( Prival 덕분에 나는 그것을 배웠습니다.)
아이디어에 뭔가가 있습니다. 그러나 ZZ는 다시 그려지고 그려지면 더 이상 필요하지 않다고 생각합니다. 또한 ZZ에는 마침표와 같은 매개변수가 있습니다. 제한을 도입할 수 있습니다. ZZ로 계산합니다. 1. 새 반전이 이전 반전에서 최소 x-핍이고 2. 이전 반전에서 y-핍 이하인 경우 3. 동안에 대한 반전 횟수 z-바의 길이는 대략 이런 식입니다. 그것이 우리를 앞으로 나아가게 할까요?
- 일정 시간 동안 지속되기를 희망하는 기존 질서에 적합(물론 스펙트럼 분석이 매우 좋음)
- 임의의 기술을 사용하여 그래프를 고정된 형태로 가져오고 고정된 함수로 작업
제 생각에는 두 번째 방법이 더 안정적입니다. 향후 계획 측면에서. 수익성있는 전략을 개발하는 측면에서 더 어렵습니다.
이 포럼에서 수익에 대한 많은 토론이 있습니다. 결과는 나에게 알려져 있지 않습니다. 국가에 대해 이야기합니다. 분기가 시작된 곳에서 실제로 SPM은 일정에 따라 구축되지 않고 그 파생물 - 이동 평균이 있는 자기 회귀 함수 및 노이즈와 비교하여 최대 엔트로피가 있는 경우에도 생성됩니다.
아이디어에 뭔가가 있습니다. 그러나 ZZ는 다시 그려지고 그려지면 더 이상 필요하지 않다고 생각합니다. 또한 ZZ에는 마침표와 같은 매개변수가 있습니다. 제한을 도입할 수 있습니다. 우리는 ZZ로 계산합니다. 1. 새 반전이 이전 반전에서 최소 x-핍이고 2. 이전 반전에서 y-핍 이하인 경우 3. 동안에 대한 반전 횟수 z-바의 길이는 대략 이와 같습니다. 그것이 우리를 앞으로 나아가게 할까요?
따라서 두 번째 극한값에서 0으로 가져옵니다. (두 번째 극값은 확실히 다시 그려지지 않습니다)
ZZ 매개변수만 선택하면 창이 막대 몇 개마다 변경되지 않고 최소한 몇 가지 통계가 있습니다.
먼저 주기성과 주기성 을 끊임없이 혼동하지 마십시오 .
고조파 신호에만 주기성이 있는 반면 순환성은 모든 반복 프로세스에 내재되어 있습니다.
포럼 어딘가에서(어디에서 대각선으로 읽었는지 기억이 나지 않습니다) 주기는 이벤트에 대한 시장의 메모리 창 이라고 올바르게 말했습니다.
TE는 시장이 어떤 이벤트를 기억하고 사이클이 있고 자연스럽게 사라지는 한,
물론 이벤트 부터 시작해야 합니다.
마지막으로 흥미로운 생각. 주기를 찾는 방법? 아마도 SPM은 이 "마켓 메모리 창"의 관점에서 고려되어야 합니다. 그보다 적고 그 이상 - 잘못된 스펙트럼을 얻습니다. 메모리 창 내에서 계산된 PSD는 주기적으로 반복되고 점진적으로 변경되며 내 상태와 다릅니다.
마지막으로 흥미로운 생각. 주기를 찾는 방법? 아마도 SPM은 이 "마켓 메모리 창"의 관점에서 고려되어야 합니다. 그보다 적고 그 이상 - 잘못된 스펙트럼을 얻습니다. 메모리 창 내에서 계산된 PSD는 주기적으로 반복되고 점진적으로 변경되며 내 상태와 다릅니다.
이벤트 감지에 대한 다른 아이디어(이벤트가 발생한 시작점으로 간주되는 아이디어)가 없는 경우 지그재그를 예로 들 수 있습니다.
새로운 지그재그 극한값이 설정될 때까지 스펙트럼을 검색합니다. 매개변수는 테스터를 통해 선택할 수 있습니다.
새로운 극한값이 설정되면 새로운 창과 새로운 검색을 의미합니다. 결국 스펙트럼은 이미 취소된 스펙트럼에 달라붙도록 떠 있습니다.
스펙트럼을 검색하기 전에 동일한 창을 가진 따옴표에서 극한값에서 0까지 선형 회귀를 빼는 것이 좋습니다.
그러면 Kotelnikov-Nyquist 정리를 건너뛰게 됩니다.( Prival 덕분에 나는 그것을 배웠습니다.)
스펙트럼을 검색하기 전에 동일한 창을 가진 따옴표에서 극한값에서 0까지 선형 회귀를 빼는 것이 좋습니다.
그러면 Kotelnikov-Nyquist 정리 를 건너뛸 수 있습니다.( Prival 덕분에 - 당신은 교육을 받았습니다.)
이벤트 감지에 대한 다른 아이디어(이벤트가 발생한 시작점으로 간주되는 아이디어)가 없는 경우 지그재그를 예로 들 수 있습니다.
새로운 지그재그 극한값이 설정될 때까지 스펙트럼을 검색합니다. 매개변수는 테스터를 통해 선택할 수 있습니다.
새로운 극한값이 설정되면 새로운 창과 새로운 검색을 의미합니다. 결국 스펙트럼은 이미 취소된 스펙트럼에 달라붙도록 떠 있습니다.
스펙트럼을 검색하기 전에 동일한 창을 가진 따옴표에서 극한값에서 0까지 선형 회귀를 빼는 것이 좋습니다.
그러면 Kotelnikov-Nyquist 정리를 건너뛰게 됩니다.( Prival 덕분에 나는 그것을 배웠습니다.)
아이디어에 뭔가가 있습니다. 그러나 ZZ는 다시 그려지고 그려지면 더 이상 필요하지 않다고 생각합니다. 또한 ZZ에는 마침표와 같은 매개변수가 있습니다. 제한을 도입할 수 있습니다. ZZ로 계산합니다. 1. 새 반전이 이전 반전에서 최소 x-핍이고 2. 이전 반전에서 y-핍 이하인 경우 3. 동안에 대한 반전 횟수 z-바의 길이는 대략 이런 식입니다. 그것이 우리를 앞으로 나아가게 할까요?
그건 그렇고.
오늘날 가격 차트 작업에는 두 가지 주요 패러다임이 있는 것 같습니다.
- 일정 시간 동안 지속되기를 희망하는 기존 질서에 적합(물론 스펙트럼 분석이 매우 좋음)
- 임의의 기술을 사용하여 그래프를 고정된 형태로 가져오고 고정된 함수로 작업
제 생각에는 두 번째 방법이 더 안정적입니다. 향후 계획 측면에서. 수익성있는 전략을 개발하는 측면에서 더 어렵습니다.
그건 그렇고.
오늘날 가격 차트 작업에는 두 가지 주요 패러다임이 있는 것 같습니다.
- 일정 시간 동안 지속되기를 희망하는 기존 질서에 적합(물론 스펙트럼 분석이 매우 좋음)
- 임의의 기술을 사용하여 그래프를 고정된 형태로 가져오고 고정된 함수로 작업
제 생각에는 두 번째 방법이 더 안정적입니다. 향후 계획 측면에서. 수익성있는 전략을 개발하는 측면에서 더 어렵습니다.
이 포럼에서 수익에 대한 많은 토론이 있습니다. 결과는 나에게 알려져 있지 않습니다. 국가에 대해 이야기합니다. 분기가 시작된 곳에서 실제로 SPM은 일정에 따라 구축되지 않고 그 파생물 - 이동 평균이 있는 자기 회귀 함수 및 노이즈와 비교하여 최대 엔트로피가 있는 경우에도 생성됩니다.
이것은 어떻게? 그리고 무엇을 위해?
그리고 그 기간은 단지 창에 지나지 않습니다.
아이디어에 뭔가가 있습니다. 그러나 ZZ는 다시 그려지고 그려지면 더 이상 필요하지 않다고 생각합니다. 또한 ZZ에는 마침표와 같은 매개변수가 있습니다. 제한을 도입할 수 있습니다. 우리는 ZZ로 계산합니다. 1. 새 반전이 이전 반전에서 최소 x-핍이고 2. 이전 반전에서 y-핍 이하인 경우 3. 동안에 대한 반전 횟수 z-바의 길이는 대략 이와 같습니다. 그것이 우리를 앞으로 나아가게 할까요?
따라서 두 번째 극한값에서 0으로 가져옵니다. (두 번째 극값은 확실히 다시 그려지지 않습니다)
ZZ 매개변수만 선택하면 창이 막대 몇 개마다 변경되지 않고 최소한 몇 가지 통계가 있습니다.