alsu : 또한 신호의 특정 특성으로 인해 지연되지 않고 선도적인 선형 필터와 같은 반례를 구성하는 것이 가능합니다.
금지되어 있습니다. 선도 - 정의상 미래를 내다보는 것입니다. 나는 비선형성과 비지연에 대해서만 이야기했다. 미래를 내다보지 않고 천천히 변화하는 매개변수를 사용하여 반드시 선형이거나 거의 선형은 아니지만 물리적으로 실현 가능한(미래를 내다보지 않고 다시 말함) 알고리즘입니다.
저 할 수 있어요. 사실, 나는 이전 파일을 열어 EURJPY와 USDJPY를 통해 거기에 무엇이 있는지 보았습니다. 다시 하지 않겠습니다. 나는 GBPUSD를 뒤집어야 할 것입니다. 이것은 요점이 아닙니다. EURJPY와 USDJPY가 있습니다. EY와 DY라고 합시다. 합이 원래 곡선과 일치하고 그 차이가 막대보다 앞서도록 추가 곡선 EYq 및 DYq를 작성해야 합니다. a = 288개의 막대(M5, 총 1일)를 넣습니다. 그림을 참조하십시오. 2일이 표시됩니다(2*288 M5 막대).
따라서 차이에 대한 직선 형태로 q번째 곡선을 "그린" 막대의 오른쪽 영역(순진한 예측, 오른쪽이 있음) 이 어떻게 든 다음과 연결되어 있음을 확인하십시오.미래가격 자체를 위해.우리는 손으로 바에 대한 진보를 도입했습니다. 그리고 관계를보십시오 ... 직접적이지 않습니다 ... :-) 나중에 밝혀진 것처럼 여기에는 가치가 없다고 즉시 말할 것입니다. 하지만 지금 생각해보면 많은 손이 떨릴 것 같아요 :-)
또한 신호의 특정 특성으로 인해 지연되지 않고 선도적인 선형 필터와 같은 반례를 구성하는 것이 가능합니다.
금지되어 있습니다. 선도 - 정의상 미래를 내다보는 것입니다. 나는 비선형성과 비지연에 대해서만 이야기했다. 미래를 내다보지 않고 천천히 변화하는 매개변수를 사용하여 반드시 선형이거나 거의 선형은 아니지만 물리적으로 실현 가능한(미래를 내다보지 않고 다시 말함) 알고리즘입니다.
그래서. 나는 오래된 아이디어 중 하나를 보여주고 싶었습니다. 모든 것이 어리석게도 SMA를 기반으로 한다는 것이 즉시 명확하지 않은 경우. 어떤 식으로든 과거의 데이터를 평균화한다면, 심지어 매우 비뚤어진 데이터일지라도 피할 수 없습니다.
따라서 두 가지 곡선을 고려합니다. EURUSD 및 GBPUSD. 나는 그들을 조건부로 ED와 PD라고 부를 것이다. EDq와 PDq의 차이가 미리 결정된 수의 막대(let 및 막대), 합은 일치합니다. EDq+PDq = ED+PD. 누구나 할 수 있습니까? :-)
저 할 수 있어요. 사실, 나는 이전 파일을 열어 EURJPY와 USDJPY를 통해 거기에 무엇이 있는지 보았습니다. 다시 하지 않겠습니다. 나는 GBPUSD를 뒤집어야 할 것입니다. 이것은 요점이 아닙니다. EURJPY와 USDJPY가 있습니다. EY와 DY라고 합시다. 합이 원래 곡선과 일치하고 그 차이가 막대보다 앞서도록 추가 곡선 EYq 및 DYq를 작성해야 합니다. a = 288개의 막대(M5, 총 1일)를 넣습니다. 그림을 참조하십시오. 2일이 표시됩니다(2*288 M5 막대).
건설은 기본입니다. 누구나 할 수 있습니다. 문제는 어떻게 사용할 수 있습니까? :-)
단서:
선형의 경우 -입니다. 엄밀히. 오래 전에. 그런 이론도 있다. "필터 신호"란 무엇입니까? 0_o
필터링 된, ochepyatalsya.
그러나 증거가 없으므로 헛소리를하지 마십시오. 반복해서 말하지만 반례가 무한히 많기 때문에 그것은 단순히 불가능합니다.
필터링 된, ochepyatalsya.
그러나 증거가 없으므로 헛소리를하지 마십시오. 반복해서 말하지만 반례가 무한히 많기 때문에 그것은 단순히 불가능합니다.
선형 필터 이론을 읽기 위해 도서관으로 보내드립니다. 아, 그건 그렇고, 당신은 반례를 발명하는 연습을 할 수 있습니다. 즉, 적어도 하나. 즉, 지연과 평활화 정도가 명확하게 관련되어 있지 않은 하나의 선형 필터이며 방법이 알려져 있습니다.
선형 필터 이론을 읽기 위해 도서관으로 보내주세요. 아, 그건 그렇고, 당신은 반례를 발명하는 연습을 할 수 있습니다. 즉, 적어도 하나. 즉, 지연과 평활화 정도가 명확하게 관련되어 있지 않은 하나의 선형 필터이며 방법이 알려져 있습니다.
선형 필터 이론을 읽기 위해 도서관에 당신을 보냅니다. 나는 이미 그것을 했다.
연구해야 할 반례는 이전 계수 중 하나 이상이 0인 MA(N) 프로세스가 과거 값에서 미래 값을 고유하게 복원하는 역 필터의 존재를 인정한다는 것입니다.