이해, 매개변수는 일부 영역에서 안정적이어야 하거나 그렇지 않아야 합니다. 예, 그러나 이러한 매개변수는 일반적으로 원칙적으로 시장(실제)과 관련된 매개변수여야 합니다. 그리고 당신은 한 영역에서 다른 영역으로 메소드를 가져오려고 합니다. 기니피그의 색깔을 보고 체온을 예측하는 것과 같습니다. 거기에 상관관계가 없다고 말하는 것이 아닙니다... 단지 존재한다면 매우 약하고 이 방법은 비논리적이며(글쎄요, 동의할 것입니다) 일반적으로 그녀의 체온을 측정하고 측정하는 것이 더 논리적이라는 것입니다.
푸리에 급수 전개를 수정할 수 있습니까? 각 빈도에 대해 제한된 수의 기간(예: 2)을 취하십시오. 그러면 데이터는 일반적인 분해에 비해 다소 관련이 있을 것입니다. 그런 다음 예를 들어 신경망의 입력에 적용하여 변조의 존재에 대한 위상, 주파수 및 진폭의 변화를 추적하는 것이 가능합니다. 누구든지 이것을 시도 했습니까?
방법은 (단순화됨) - 누가 언제 어떤 볼륨으로 들어갈 수 있는지, 왜, 언제 나가기 시작할지 생각해야 합니다. 그리고 그것으로부터 춤을 춥니다. 그것은 확실히 시장과 관련이 있습니다. 또는 예를 들어 시장에 변동성이 있고 하루 종일 변하고 이것은 명백한 사실이며 계산되는 등입니다. 글쎄, 이것으로 작업하십시오. 또는 평균 가격으로 돌아가는 정도와 같은 시장 속성을 개발하십시오 (이상하게 보일 수 있지만 단순화 된 형태로 MA입니다 :)). 이런 재발이 시장에 존재하고, 이것도 사실입니다... 아니면 계절성... 글쎄요, 제가 나열한 것은 시장과 선험적 관계가 있습니다. 아마도 astromethods조차도 달의 위상, 대중의 분위기 등 시장과 어떻게 든 관련이 있습니다. 그러나 웨이블릿은 어떻게 관련되어 있습니까? 아니면 양자역학? 웨이블릿은 음악과 같은 고조파 진동과 관련이 있습니다. 어떤 DJ가 나에게 그들에 대해 묻는다면 그것은 논리적일 것입니다. 양자 역학은 핵 과학자들에게 흥미로울 것입니다. 등. 그러나 시장은 어디에 있습니까? 사실, 어떤 종류의 연결이 있을 수 있지만 먼저 이를 입증해야 합니다(즉, 스스로에게 말하십시오. 거래자 그룹은 이것이 원래의 방식이기 때문에 핵심에서 원자처럼 행동할 것입니다. 그런 다음 꼬리와 갈기에서 이 영역을 파헤칩니다. .그렇지 않으면 시간 낭비일 뿐입니다.IMHO.
또는 평균 가격으로 돌아가는 정도와 같은 시장 속성을 개발하십시오 (이상하게 보일 수 있지만 단순화 된 형태로 MA입니다 :)).
이것은 내가 작업하고 있는 방향입니다. 순서를 위해서만 MA(또는 다른 것)를 반 기간 뒤로 이동해야 합니다.) 이를 위해 나는 예측을 사용하고 싶습니다. 먼저 어떤 오류가 있는지 확인하고 방법을 개발하거나 다른 방법을 찾으십시오.
아이언버드 :
그러나 웨이블릿은 어떻게 관련되어 있습니까? 아니면 양자역학? 웨이블릿은 음악과 같은 고조파 진동과 관련이 있습니다. 어떤 DJ가 나에게 그들에 대해 묻는다면 그것은 논리적일 것입니다. 양자 역학은 핵 과학자들에게 흥미로울 것입니다. 등. 그러나 시장은 어디에 있습니까?
예를 들어, 최대 엔트로피 방법은 지질 탐사에서 무선 공학에 이르렀고 회귀는 무선 공학과 경제학에서 모두 사용되며 가격은 수준에서 수준으로 이동합니다. 물리학이 아닌 이유는 무엇입니까? 더 실험을 해봐야 할 것 같아요.
이 질문에 대한 답은 웨이블릿 변환의 기본을 설명하는 책에 있습니다. 주파수 영역에서 신호를 나타내는 푸리에 변환과 달리 웨이블릿 변환은 주파수-시간 영역에서 신호를 나타냅니다. . 신호가 다양한 주기를 갖는 정현파의 합인 경우 웨이블릿 변환은 이러한 주기가 시간에 따라 어떻게 변하는지 보여줍니다(단순히 흐릿한 스펙트럼을 제공하는 푸리에 변환과 반대).
Rorschach : 푸리에 급수 전개를 수정할 수 있습니까? 각 빈도에 대해 제한된 수의 기간(예: 2)을 취하십시오. 그러면 데이터는 일반적인 분해에 비해 다소 관련이 있을 것입니다. 그런 다음 예를 들어 신경망의 입력에 적용하여 변조의 존재에 대한 위상, 주파수 및 진폭의 변화를 추적하는 것이 가능합니다. 누구든지 이것을 시도 했습니까?
여기 사람들은 시계열 분석 방법의 적용 가능성에 대해 대부분 옳습니다.
첫째, VR의 규칙성이나 속성에 주목하고 이 시리즈에 적합한 수학적 분석 장치를 선택하는 것이 필요합니다. 수레가 암말보다 앞서 있는 한 이것은 시간과 노력(아마도 돈) 낭비입니다. 다양한 방법과 복잡성을 가진 우리의 임무는 예상되는 가격 움직임(구매 또는 판매)의 신호를 예측하는 것입니다. 신비주의에 빠지지 않으면 예측은 원래 VR(역사) 분석이나 환경 분석(다른 도구)으로 축소됩니다. 첫 번째 방향에서는 다양한 회귀 모델 이 사용되거나 작업을 공식화할 강도가 없는 경우 신경망이 사용됩니다. 두 번째 방향에서는 교차 상관 분석이 모든 자체 장비와 함께 사용됩니다.
-Wavelet 변환은 푸리에 변환의 거의 모든 장점을 가지고 있습니다. -Wavelet 베이스는 주파수와 시간 모두에서 잘 현지화될 수 있습니다. 신호에서 잘 지역화된 다중 스케일 프로세스를 분리할 때 관심 있는 분해의 스케일 레벨만 고려할 수 있습니다. - 웨이블렛 기반은 푸리에 변환과 달리 다양한 기본 기능이 상당히 많으며 다양한 문제를 해결하는 데 중점을 둔 특성이 있습니다. 기저 웨이블릿은 서로 다른 평활도의 함수로 구현된 유한 및 무한 지원을 모두 가질 수 있습니다. -웨이블릿 변환의 단점은 상대적 복잡성입니다.
저것들. 그런 단점이 없습니다.
특히 여기 에서 적용한 결과가 마음에 들었습니다(Andre69 6/28/2007 20:43). 특정 주파수와 시간 의존성이 있습니다. 어떤 면에서는 정지 상태입니다.
아카이브에는 시장의 웨이블릿 응용 프로그램과 푸리에와의 비교에 대한 파일이 포함되어 있습니다.
그리고 당신은 한 영역에서 다른 영역으로 메소드를 가져오려고 합니다.
어떤 방법을 적용할 수 있습니까? 어렵지 않다면 나열하십시오.
방법은 (단순화됨) - 누가 언제 어떤 볼륨으로 들어갈 수 있는지, 왜, 언제 나가기 시작할지 생각해야 합니다. 그리고 그것으로부터 춤을 춥니다. 그것은 확실히 시장과 관련이 있습니다. 또는 예를 들어 시장에 변동성이 있고 하루 종일 변하고 이것은 명백한 사실이며 계산되는 등입니다. 글쎄, 이것으로 작업하십시오. 또는 평균 가격으로 돌아가는 정도와 같은 시장 속성을 개발하십시오 (이상하게 보일 수 있지만 단순화 된 형태로 MA입니다 :)). 이런 재발이 시장에 존재하고, 이것도 사실입니다... 아니면 계절성... 글쎄요, 제가 나열한 것은 시장과 선험적 관계가 있습니다. 아마도 astromethods조차도 달의 위상, 대중의 분위기 등 시장과 어떻게 든 관련이 있습니다. 그러나 웨이블릿은 어떻게 관련되어 있습니까? 아니면 양자역학? 웨이블릿은 음악과 같은 고조파 진동과 관련이 있습니다. 어떤 DJ가 나에게 그들에 대해 묻는다면 그것은 논리적일 것입니다. 양자 역학은 핵 과학자들에게 흥미로울 것입니다. 등. 그러나 시장은 어디에 있습니까? 사실, 어떤 종류의 연결이 있을 수 있지만 먼저 이를 입증해야 합니다(즉, 스스로에게 말하십시오. 거래자 그룹은 이것이 원래의 방식이기 때문에 핵심에서 원자처럼 행동할 것입니다. 그런 다음 꼬리와 갈기에서 이 영역을 파헤칩니다. .그렇지 않으면 시간 낭비일 뿐입니다.IMHO.
또는 평균 가격으로 돌아가는 정도와 같은 시장 속성을 개발하십시오 (이상하게 보일 수 있지만 단순화 된 형태로 MA입니다 :)).
이것은 내가 작업하고 있는 방향입니다. 순서를 위해서만 MA(또는 다른 것)를 반 기간 뒤로 이동해야 합니다.) 이를 위해 나는 예측을 사용하고 싶습니다. 먼저 어떤 오류가 있는지 확인하고 방법을 개발하거나 다른 방법을 찾으십시오.
그러나 웨이블릿은 어떻게 관련되어 있습니까? 아니면 양자역학? 웨이블릿은 음악과 같은 고조파 진동과 관련이 있습니다. 어떤 DJ가 나에게 그들에 대해 묻는다면 그것은 논리적일 것입니다. 양자 역학은 핵 과학자들에게 흥미로울 것입니다. 등. 그러나 시장은 어디에 있습니까?
예를 들어, 최대 엔트로피 방법은 지질 탐사에서 무선 공학에 이르렀고 회귀는 무선 공학과 경제학에서 모두 사용되며 가격은 수준에서 수준으로 이동합니다. 물리학이 아닌 이유는 무엇입니까? 더 실험을 해봐야 할 것 같아요.
웨이블릿은 무엇을 줄 수 있습니까?
이 질문에 대한 답은 웨이블릿 변환의 기본을 설명하는 책에 있습니다. 주파수 영역에서 신호를 나타내는 푸리에 변환과 달리 웨이블릿 변환은 주파수-시간 영역에서 신호를 나타냅니다. . 신호가 다양한 주기를 갖는 정현파의 합인 경우 웨이블릿 변환은 이러한 주기가 시간에 따라 어떻게 변하는지 보여줍니다(단순히 흐릿한 스펙트럼을 제공하는 푸리에 변환과 반대).
푸리에 급수 전개를 수정할 수 있습니까? 각 빈도에 대해 제한된 수의 기간(예: 2)을 취하십시오. 그러면 데이터는 일반적인 분해에 비해 다소 관련이 있을 것입니다. 그런 다음 예를 들어 신경망의 입력에 적용하여 변조의 존재에 대한 위상, 주파수 및 진폭의 변화를 추적하는 것이 가능합니다. 누구든지 이것을 시도 했습니까?
여기 사람들은 시계열 분석 방법의 적용 가능성에 대해 대부분 옳습니다.
첫째, VR의 규칙성이나 속성에 주목하고 이 시리즈에 적합한 수학적 분석 장치를 선택하는 것이 필요합니다. 수레가 암말보다 앞서 있는 한 이것은 시간과 노력(아마도 돈) 낭비입니다. 다양한 방법과 복잡성을 가진 우리의 임무는 예상되는 가격 움직임(구매 또는 판매)의 신호를 예측하는 것입니다. 신비주의에 빠지지 않으면 예측은 원래 VR(역사) 분석이나 환경 분석(다른 도구)으로 축소됩니다. 첫 번째 방향에서는 다양한 회귀 모델 이 사용되거나 작업을 공식화할 강도가 없는 경우 신경망이 사용됩니다. 두 번째 방향에서는 교차 상관 분석이 모든 자체 장비와 함께 사용됩니다.
여기 사람들은 시계열 분석 방법의 적용 가능성에 대해 대부분 옳습니다.
첫째, VR의 규칙성이나 속성에 주목하고 이 시리즈에 적합한 수학적 분석 장치를 선택하는 것이 필요합니다.
나는 규칙성을 발견했다고 말할 수 있습니다 - "공정 가격"을 중심으로 변동, 이제 적절한 방법을 선택합니다.
웨이블릿에 대한 정보를 찾아보니 꽤 괜찮아 보이네요.
웨이블릿 변환의 장점과 단점:
-Wavelet 변환은 푸리에 변환의 거의 모든 장점을 가지고 있습니다.
-Wavelet 베이스는 주파수와 시간 모두에서 잘 현지화될 수 있습니다. 신호에서 잘 지역화된 다중 스케일 프로세스를 분리할 때 관심 있는 분해의 스케일 레벨만 고려할 수 있습니다.
- 웨이블렛 기반은 푸리에 변환과 달리 다양한 기본 기능이 상당히 많으며 다양한 문제를 해결하는 데 중점을 둔 특성이 있습니다. 기저 웨이블릿은 서로 다른 평활도의 함수로 구현된 유한 및 무한 지원을 모두 가질 수 있습니다.
-웨이블릿 변환의 단점은 상대적 복잡성입니다.
저것들. 그런 단점이 없습니다.
특히 여기 에서 적용한 결과가 마음에 들었습니다(Andre69 6/28/2007 20:43). 특정 주파수와 시간 의존성이 있습니다. 어떤 면에서는 정지 상태입니다.
아카이브에는 시장의 웨이블릿 응용 프로그램과 푸리에와의 비교에 대한 파일이 포함되어 있습니다.
IgorM, 라이브러리를 공유할 수 있습니까?