yosuf : [url=https://www.mql5.com/ru/articles/250]"Universal Regression Model for Market Price Prediction"[/url]의 (18)을 기본 함수로 사용해 보았습니다. 합, 곱, 로그, 거듭제곱, 지수 등을 포함하여 가능한 모든 조합으로 다양한 함수에서 인위적으로 컴파일된 종속성을 만족스럽게 설명합니다.
나는 공식 (18)에 익숙하다. 내 생각에, 당신은 내가 기본 기능에 대한 사전 지식에 관심이 없다는 사실을 간과하고 있습니다. 기본 기능이 너무 강력하고 보편적이어서 세계의 모든 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있는지 여부는 상관하지 않습니다. 시계열 자체에서 기본 함수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 찾고 싶습니다. 그리고 보편적인 기저 함수가 아니라 주어진 시계열에 특정한 함수라는 점에 유의하십시오. 말에 대한 비유를 생각해 보십시오. (18)을 포함한 다양한 보편 기저 함수로 설명할 수도 있습니다. 그러나 이 모든 것은 부정확한 음성 디코딩으로 이어질 것입니다. 중국어 음성을 해독하기 위해 영어 음소를 사용하는 것도 재앙적인 결과를 초래할 것입니다. 각 프로세스에는 고유한 "음소"가 있어야 합니다.
나는 공식 (18)에 익숙하다. 내 생각에, 당신은 내가 기본 기능에 대한 사전 지식에 관심이 없다는 사실을 간과하고 있습니다. 기본 기능이 너무 강력하고 보편적이어서 세계의 모든 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있는지 여부는 상관하지 않습니다. 시계열 자체에서 기본 함수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 찾고 싶습니다. 그리고 보편적인 기저 함수가 아니라 주어진 시계열에 특정한 함수라는 점에 유의하십시오. 말과의 비유를 생각해 보십시오. (18)을 포함한 다양한 보편 기저 함수로 설명할 수도 있습니다. 그러나 이 모든 것은 부정확한 음성 디코딩으로 이어질 것입니다. 중국어 음성을 해독하기 위해 영어 음소를 사용하는 것도 재앙적인 결과를 초래할 것입니다. 각 프로세스에는 고유한 "음소"가 있어야 합니다.
이 구조 주제에 대한 나의 관심은 시장 가격을 예측하는 것보다 구조가 더 실용적인 응용 프로그램에서 비롯됩니다. 나는 이제 빠른 음성 인식을 위한 시스템 개발에 더 관심이 있습니다. ... 가격 예측은 미래의 음소(구조)를 예측하는 것입니다. 하지만 그건 관심이 없어요. 나는 과거와 현재의 음소(구조)의 인식에 관심이 있습니다. 이를 달성하려면 이러한 음소 사전이 있어야 하고 이러한 알려진 음소와 음성을 연관시켜야 합니다(물론 단순화)...
Vladimir, IMHO, 이 작업은 현 단계에서 견딜 수 없습니다. 음성 인식과의 아름다운 평행을 계속해서, 시장에 나와 있는 각 도구는 고유한 언어이며 시간, 계절, 뉴스 등에 따라 다른 방언으로 혼합된다는 점에 유의하십시오. 영어, 그들은 술취한 아일랜드 로더의 중얼거림을 인식해야 합니다(또는 아일랜드인이 화를 내지 않도록 아일랜드인이 아님 ;-)). 음성 인식 기술은 아직 이 정도 개발되지 않았습니다. 그리고 시장은 쉽지 않습니다.
단순화 된 형태로 시장 음소 사전은 마케터에게서만 얻을 수 있습니다. 이는 많은 책에 쓰여진 것과 동일한 수치, fibo 수준 등이 될 것입니다. 특히 기본 기능 유형의 작업에 대해 더 명확한 설명을 아는 사람은 없습니다.
나는 공식 (18)에 익숙하다. 내 생각에, 당신은 내가 기본 기능에 대한 사전 지식에 관심이 없다는 사실을 간과하고 있습니다. 기본 기능이 너무 강력하고 보편적이어서 세계의 모든 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있는지 여부는 상관하지 않습니다. 시계열 자체에서 기본 함수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 찾고 싶습니다. 그리고 보편적인 기저 함수가 아니라 주어진 시계열에 특정한 함수라는 점에 유의하십시오. 말과의 비유를 생각해 보십시오. (18)을 포함한 다양한 보편 기저 함수로 설명할 수도 있습니다. 그러나 이 모든 것은 부정확한 음성 디코딩으로 이어질 것입니다. 중국어 음성을 해독하기 위해 영어 음소를 사용하는 것도 재앙적인 결과를 초래할 것입니다. 각 프로세스에는 고유한 "음소"가 있어야 합니다.
동의한다. 음소, 구조, 패턴, 웨이블릿, 기본 기능과 같은 다양한 용어가 발명되었습니다. 저는 기본 기능이라는 용어를 선호합니다. 질문에 관심이 있습니다. 시계열을 알고 기본 기능을 자동으로 결정하는 방법은 무엇입니까? 물론 이 시리즈를 시각적으로 연구하고 삼각형, 깃발 및 기타 즐거운 모양을 찾을 수 있습니다. 그러나 아무도 이러한 패턴이 단지 상상의 산물이 아니라 통계적으로 중요하다는 것을 증명하지 못했습니다. 농담에서 방법을 기억하십시오.
정신과 의사는 환자에게 "그들에서 무엇을 볼 수 있습니까?"라고 묻는 다른 사진을 보여줍니다. 그때마다 환자는 "남자와 여자가 섹스를 하고 있습니다."라고 대답합니다. "당신은 일종의 자유분방한 사람이에요." 의사가 말했다. 그리고 환자는 "글쎄, 당신이 나에게 이 타락한 사진을 보여주었습니다"라고 대답합니다.
통계적으로 중요한 기초 함수의 자동 결정은 다소 복잡한 과정이며, 신경망을 사용해도 올바르게 수행하는 방법을 아직까지 아무도 파악하지 못한 것 같습니다. 물론 작업을 단순화하고 시계열이 Haar 웨이블릿으로 분할되거나, 푸리에 급수에서와 같이 삼각 함수 또는 회귀에서 자주 사용되는 기타 기저 함수로 분할된다고 미리 가정할 수 있습니다. 또한 이러한 모든 기본 기능은 가격 시리즈이든 연설이든 우리 시리즈를 성공적으로 재생산할 것입니다. 그러나 우리가 연설을 Haar 웨이블릿으로 분해한다고 상상해보십시오. 그들은 음소와 관련이 없습니다. 가격 시리즈를 Haar 웨이블릿이나 삼각 함수로 나누는 것도 무의미합니다. 여기에서 압축 감지를 언급하는 것이 적절하며, 그 핵심은 가장 작은 기본 기능 세트로 신호를 설명하는 것입니다. 이 방법에 대한 많은 알고리즘이 있지만 모두 기본 함수가 우리에게 알려져 있다고 가정합니다. 요컨대, 가격대에서 기저 함수를 찾는 알고리즘에 대해 생각하는 사람이 있으면 공유해 주십시오.
이 사고 방향은 나에게 가깝습니다(말로 비유). 그리고 이미 이 방향으로 많은 작업이 수행되었습니다. 기사를 읽고 영감을 얻을 수 있습니다. 시계열을 제한된 수의 상태로 양자화해야 하며, 이는 공간의 조밀한 영역에 있는 점입니다. 그런 다음 음성 인식 작업(통계적으로 안정적인 음소 시퀀스와 그 조합 으로 신경망 훈련 )과 유사하게 상태의 반복 시퀀스를 연구합니다. 문제의 첫 번째 부분에는 자체 구성 네트워크가 적합하고 두 번째 부분은 다층 네트워크입니다. 예를 들어 이 스레드에서 했습니다: https://forum.mql4.com/ru/40561/page5
Vladimir, IMHO, 이 작업은 현 단계에서 견딜 수 없습니다. 음성 인식과의 아름다운 병행을 계속해서, 시장에 나와 있는 각 도구는 고유한 언어이며 시간, 계절, 뉴스 등에 따라 다른 방언으로 혼합된다는 점에 유의하십시오. 영어, 그들은 술취한 아일랜드 로더의 중얼거림을 인식해야 합니다(또는 아일랜드인이 화를 내지 않도록 아일랜드인이 아님 ;-)). 음성 인식 기술은 아직 이 정도 개발되지 않았습니다. 그리고 시장은 쉽지 않습니다.
당신은 모두 매우 정확합니다. 실제로, 시장은 다른 방언, 다른 속도, 다른 볼륨, 다른 왜곡 등을 사용합니다. 시간에 따라. 따라서 음소는 비선형 음성 변환을 통해서만 찾을 수 있습니다. 시장 가격 의 패턴을 찾는 것도 마찬가지입니다. 지금까지는 그렇게 생각하지 않습니다. 처음에는 다음 질문에 관심이 있습니다. 유한한 수의 알려지지 않은 기저 함수의 선형 조합으로 구성되어 있는 것으로 미리 알려진 신호를 취하면 이러한 기저 함수와 이 선형 확장의 계수를 찾을 수 있습니까?
이 사고 방향은 나에게 가깝습니다(말로 비유하자면). 그리고 이미 이 방향으로 많은 작업이 수행되었습니다. 기사를 읽고 영감을 얻을 수 있습니다. 시계열을 제한된 수의 상태로 양자화해야 하며, 이는 공간의 조밀한 영역에 있는 점입니다. 그런 다음 음성 인식 작업(통계적으로 안정적인 음소 및 그 조합으로 신경망 훈련)과 유사하게 상태의 반복 시퀀스를 연구합니다. 문제의 첫 번째 부분에는 자체 구성 네트워크가 적합하고 두 번째 부분은 다층 네트워크입니다. 예를 들어 이 스레드에서 했습니다: https://forum.mql4.com/ru/40561/page5
[url=https://www.mql5.com/ru/articles/250]"Universal Regression Model for Market Price Prediction"[/url]의 (18)을 기본 함수로 사용해 보았습니다. 합, 곱, 로그, 거듭제곱, 지수 등을 포함하여 가능한 모든 조합으로 다양한 함수에서 인위적으로 컴파일된 종속성을 만족스럽게 설명합니다.
나는 공식 (18)에 익숙하다. 내 생각에, 당신은 내가 기본 기능에 대한 사전 지식에 관심이 없다는 사실을 간과하고 있습니다. 기본 기능이 너무 강력하고 보편적이어서 세계의 모든 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있는지 여부는 상관하지 않습니다. 시계열 자체에서 기본 함수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 찾고 싶습니다. 그리고 보편적인 기저 함수가 아니라 주어진 시계열에 특정한 함수라는 점에 유의하십시오. 말에 대한 비유를 생각해 보십시오. (18)을 포함한 다양한 보편 기저 함수로 설명할 수도 있습니다. 그러나 이 모든 것은 부정확한 음성 디코딩으로 이어질 것입니다. 중국어 음성을 해독하기 위해 영어 음소를 사용하는 것도 재앙적인 결과를 초래할 것입니다. 각 프로세스에는 고유한 "음소"가 있어야 합니다.
보편적 인 태블릿 - 유전 알고리즘이 있습니다. 최소한 프로세스에 대해 알려진 것이 거의 없지만 결과를 조사하고 얻을 필요가 있는 경우 우선 GA를 시도해 볼 가치가 있습니다.
그럴 가능성이 높습니다.
나는 공식 (18)에 익숙하다. 내 생각에, 당신은 내가 기본 기능에 대한 사전 지식에 관심이 없다는 사실을 간과하고 있습니다. 기본 기능이 너무 강력하고 보편적이어서 세계의 모든 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있는지 여부는 상관하지 않습니다. 시계열 자체에서 기본 함수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 찾고 싶습니다. 그리고 보편적인 기저 함수가 아니라 주어진 시계열에 특정한 함수라는 점에 유의하십시오. 말과의 비유를 생각해 보십시오. (18)을 포함한 다양한 보편 기저 함수로 설명할 수도 있습니다. 그러나 이 모든 것은 부정확한 음성 디코딩으로 이어질 것입니다. 중국어 음성을 해독하기 위해 영어 음소를 사용하는 것도 재앙적인 결과를 초래할 것입니다. 각 프로세스에는 고유한 "음소"가 있어야 합니다.
이 구조 주제에 대한 나의 관심은 시장 가격을 예측하는 것보다 구조가 더 실용적인 응용 프로그램에서 비롯됩니다. 나는 이제 빠른 음성 인식을 위한 시스템 개발에 더 관심이 있습니다. ... 가격 예측은 미래의 음소(구조)를 예측하는 것입니다. 하지만 그건 관심이 없어요. 나는 과거와 현재의 음소(구조)의 인식에 관심이 있습니다. 이를 달성하려면 이러한 음소 사전이 있어야 하고 이러한 알려진 음소와 음성을 연관시켜야 합니다(물론 단순화)...
Vladimir, IMHO, 이 작업은 현 단계에서 견딜 수 없습니다. 음성 인식과의 아름다운 평행을 계속해서, 시장에 나와 있는 각 도구는 고유한 언어이며 시간, 계절, 뉴스 등에 따라 다른 방언으로 혼합된다는 점에 유의하십시오. 영어, 그들은 술취한 아일랜드 로더의 중얼거림을 인식해야 합니다(또는 아일랜드인이 화를 내지 않도록 아일랜드인이 아님 ;-)). 음성 인식 기술은 아직 이 정도 개발되지 않았습니다. 그리고 시장은 쉽지 않습니다.
단순화 된 형태로 시장 음소 사전은 마케터에게서만 얻을 수 있습니다. 이는 많은 책에 쓰여진 것과 동일한 수치, fibo 수준 등이 될 것입니다. 특히 기본 기능 유형의 작업에 대해 더 명확한 설명을 아는 사람은 없습니다.
나는 공식 (18)에 익숙하다. 내 생각에, 당신은 내가 기본 기능에 대한 사전 지식에 관심이 없다는 사실을 간과하고 있습니다. 기본 기능이 너무 강력하고 보편적이어서 세계의 모든 프로세스를 설명하는 데 사용할 수 있는지 여부는 상관하지 않습니다. 시계열 자체에서 기본 함수를 자동으로 결정하는 알고리즘을 찾고 싶습니다. 그리고 보편적인 기저 함수가 아니라 주어진 시계열에 특정한 함수라는 점에 유의하십시오. 말과의 비유를 생각해 보십시오. (18)을 포함한 다양한 보편 기저 함수로 설명할 수도 있습니다. 그러나 이 모든 것은 부정확한 음성 디코딩으로 이어질 것입니다. 중국어 음성을 해독하기 위해 영어 음소를 사용하는 것도 재앙적인 결과를 초래할 것입니다. 각 프로세스에는 고유한 "음소"가 있어야 합니다.
구글 "기초 추구에 의한 원자 분해 "?
동의한다. 음소, 구조, 패턴, 웨이블릿, 기본 기능과 같은 다양한 용어가 발명되었습니다. 저는 기본 기능이라는 용어를 선호합니다. 질문에 관심이 있습니다. 시계열을 알고 기본 기능을 자동으로 결정하는 방법은 무엇입니까? 물론 이 시리즈를 시각적으로 연구하고 삼각형, 깃발 및 기타 즐거운 모양을 찾을 수 있습니다. 그러나 아무도 이러한 패턴이 단지 상상의 산물이 아니라 통계적으로 중요하다는 것을 증명하지 못했습니다. 농담에서 방법을 기억하십시오.
정신과 의사는 환자에게 "그들에서 무엇을 볼 수 있습니까?"라고 묻는 다른 사진을 보여줍니다. 그때마다 환자는 "남자와 여자가 섹스를 하고 있습니다."라고 대답합니다. "당신은 일종의 자유분방한 사람이에요." 의사가 말했다. 그리고 환자는 "글쎄, 당신이 나에게 이 타락한 사진을 보여주었습니다"라고 대답합니다.
통계적으로 중요한 기초 함수의 자동 결정은 다소 복잡한 과정이며, 신경망을 사용해도 올바르게 수행하는 방법을 아직까지 아무도 파악하지 못한 것 같습니다. 물론 작업을 단순화하고 시계열이 Haar 웨이블릿으로 분할되거나, 푸리에 급수에서와 같이 삼각 함수 또는 회귀에서 자주 사용되는 기타 기저 함수로 분할된다고 미리 가정할 수 있습니다. 또한 이러한 모든 기본 기능은 가격 시리즈이든 연설이든 우리 시리즈를 성공적으로 재생산할 것입니다. 그러나 우리가 연설을 Haar 웨이블릿으로 분해한다고 상상해보십시오. 그들은 음소와 관련이 없습니다. 가격 시리즈를 Haar 웨이블릿이나 삼각 함수로 나누는 것도 무의미합니다. 여기에서 압축 감지를 언급하는 것이 적절하며, 그 핵심은 가장 작은 기본 기능 세트로 신호를 설명하는 것입니다. 이 방법에 대한 많은 알고리즘이 있지만 모두 기본 함수가 우리에게 알려져 있다고 가정합니다. 요컨대, 가격대에서 기저 함수를 찾는 알고리즘에 대해 생각하는 사람이 있으면 공유해 주십시오.
구글 "기초 추구에 의한 원자 분해"?
고맙습니다. 검색됨 - 이 방법은 압축 감지에 속합니다. 기본 기능을 알고 있다고 가정합니다. 내 임무는 기저 함수의 선형 조합 형태로 신호의 가장 희소한 표현을 찾는 것뿐만 아니라 이 신호에 특정한 기저 함수 자체를 찾는 것입니다.
Vladimir, IMHO, 이 작업은 현 단계에서 견딜 수 없습니다. 음성 인식과의 아름다운 병행을 계속해서, 시장에 나와 있는 각 도구는 고유한 언어이며 시간, 계절, 뉴스 등에 따라 다른 방언으로 혼합된다는 점에 유의하십시오. 영어, 그들은 술취한 아일랜드 로더의 중얼거림을 인식해야 합니다(또는 아일랜드인이 화를 내지 않도록 아일랜드인이 아님 ;-)). 음성 인식 기술은 아직 이 정도 개발되지 않았습니다. 그리고 시장은 쉽지 않습니다.
당신은 모두 매우 정확합니다. 실제로, 시장은 다른 방언, 다른 속도, 다른 볼륨, 다른 왜곡 등을 사용합니다. 시간에 따라. 따라서 음소는 비선형 음성 변환을 통해서만 찾을 수 있습니다. 시장 가격 의 패턴을 찾는 것도 마찬가지입니다. 지금까지는 그렇게 생각하지 않습니다. 처음에는 다음 질문에 관심이 있습니다. 유한한 수의 알려지지 않은 기저 함수의 선형 조합으로 구성되어 있는 것으로 미리 알려진 신호를 취하면 이러한 기저 함수와 이 선형 확장의 계수를 찾을 수 있습니까?
이 사고 방향은 나에게 가깝습니다(말로 비유하자면). 그리고 이미 이 방향으로 많은 작업이 수행되었습니다. 기사를 읽고 영감을 얻을 수 있습니다. 시계열을 제한된 수의 상태로 양자화해야 하며, 이는 공간의 조밀한 영역에 있는 점입니다. 그런 다음 음성 인식 작업(통계적으로 안정적인 음소 및 그 조합으로 신경망 훈련)과 유사하게 상태의 반복 시퀀스를 연구합니다. 문제의 첫 번째 부분에는 자체 구성 네트워크가 적합하고 두 번째 부분은 다층 네트워크입니다. 예를 들어 이 스레드에서 했습니다: https://forum.mql4.com/ru/40561/page5
고맙습니다. 여가 시간에 SOM에 대해 생각해 보겠습니다.
나는 이미 그것을 좋아합니다 .. Sergey, 라디오 (전신 등)가 작동하는 물리학의 주요 원리는 무엇입니까
질문이 저를 당황시켰습니다!
내용이 아니라 외모의 사실.
모든 기본 원칙은 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있습니다(일부는 학교 커리큘럼에서도 제공됨).
다음은 조금 더 어렵습니다.
시장에 응용할 수 있기 때문에 많이 사용할 수 있습니다. 따옴표는 신호를 매우 연상시킵니다.
따라서 라디오 공학, 음향 공학 등에서 오랫동안 알려진 처리 방법을 적용해 볼 수 있습니다.
세부 정보 - 이 분기가 아닌 참조용:
http://nice.artip.ru/?id=doc&a=doc68