여기 https://forum.mql4.com/ru/19762/page29에서도 좋은 아이디어가 있습니다.
gpwr 09.06.2009 03:27
회의 죄송합니다. 나는 거의 전체 스레드를 읽었고 푸리에에 대한 논쟁의 본질이 무엇인지 이해할 수 없었습니다. 분기의 주제는 미래 가격 움직임에 영향을 미치는 최소한의 매개변수가 있는 시장 상태에 대한 설명입니다. 푸리에는 어떻습니까? 나는 가격 움직임을 사인과 코사인으로 분해하는 것이 가능하다는 데 동의합니다: m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t). 그래서 무엇? 스펙트럼(An+j*Bn)이 시장 상태에 대한 설명입니까? 아이디어가 흥미롭습니다. 그러나 이산 푸리에 변환에서 사인과 코사인의 수는 취해진 가격의 수와 같습니다. 그렇다면 시장을 설명하기 위해 DFT(An 및 Bn)의 출력 매개변수를 사용하는 이점은 무엇입니까? 변수의 수는 감소하지 않습니다. 따라서 가장 큰 진폭 sqrt(An ^ 2 + Bn ^ 2)를 취해야 합니다. 주파수로 시장에 대한 설명이 됩니까? 나는 올바른 방향으로 가고 있는가? 이러한 매개변수(An, Bn, wn)를 기반으로 해당 사인과 코사인을 미래로 외삽하여 미래를 예측할 수 있습니까? 이 작업을 수행했습니다. 이 접근 방식에는 큰 오해가 있습니다. 푸리에 변환은 삼각 급수를 원래 가격 곡선에 맞추는 것에 불과합니다. 가격 곡선에 다항식 및 기타 기능을 맞추는 것과 같은 의미입니다. Bessel 함수 sinc, Si 등을 왜곡하고 취할 수 있습니다. 이러한 모든 조정은 가격을 정확하게 재현한다는 목표를 달성할 것입니다. 그러나 삼각함수나 다항식, 베셀함수가 가격변동에 숨겨져 있다고 누가 말했습니까? 이것들은 근사 함수일 뿐입니다. 그들은 거의 모든 것에 맞춰질 수 있습니다. 사인과 코사인을 외삽하려면 먼저 가격 움직임이 진동 회로로 상미분 방정식으로 설명된다는 것을 증명해야 합니다. 시장을 설명하는 데 푸리에 변환의 이점을 보기가 어렵습니다. 누군가가 나를 설득하기로 결정하더라도 나는 상관하지 않을 것입니다. 누가 다른 아이디어를 가지고 있습니까?
두 번째 열은 Yi? 그?
먼저 선형 회귀선을 만든 다음 박수를 보냅니다.
예, 구축해야 할 사항이 있습니다. 어떻게 진행해야 하는지는 간단합니다. 예, PMS가 더 인간적으로 수행된다면 0.5 수준에서 직선으로 곧게 펴야 할 것입니다.
물론이죠:
0.5는 아니지만 여전히... 한쪽 끝은 0.486691이고 다른 쪽 끝은 0.491087입니다.
평균 - 0.4889
0.5는 아니지만 여전히... 한쪽 끝은 0.486691이고 다른 쪽 끝은 0.491087입니다.
예, 분명히 저는 0으로 너무 똑똑했습니다. 그래프를 약간 이동하면 다음과 같이 나타납니다. 두 경우 모두 MO = 0.5입니다.
여기 https://forum.mql4.com/ru/19762/page30에서 시장 모델로 10자리의 무작위 시퀀스를 설명하는 것이 제안되었습니다. 다음은 RMS 및 LR의 경우에 발생한 일입니다.
여기 https://forum.mql4.com/ru/19762/page29에서도 좋은 아이디어가 있습니다.
gpwr 09.06.2009 03:27
회의 죄송합니다. 나는 거의 전체 스레드를 읽었고 푸리에에 대한 논쟁의 본질이 무엇인지 이해할 수 없었습니다. 분기의 주제는 미래 가격 움직임에 영향을 미치는 최소한의 매개변수가 있는 시장 상태에 대한 설명입니다. 푸리에는 어떻습니까? 나는 가격 움직임을 사인과 코사인으로 분해하는 것이 가능하다는 데 동의합니다: m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t). 그래서 무엇? 스펙트럼(An+j*Bn)이 시장 상태에 대한 설명입니까? 아이디어가 흥미롭습니다. 그러나 이산 푸리에 변환에서 사인과 코사인의 수는 취해진 가격의 수와 같습니다. 그렇다면 시장을 설명하기 위해 DFT(An 및 Bn)의 출력 매개변수를 사용하는 이점은 무엇입니까? 변수의 수는 감소하지 않습니다. 따라서 가장 큰 진폭 sqrt(An ^ 2 + Bn ^ 2)를 취해야 합니다. 주파수로 시장에 대한 설명이 됩니까? 나는 올바른 방향으로 가고 있는가? 이러한 매개변수(An, Bn, wn)를 기반으로 해당 사인과 코사인을 미래로 외삽하여 미래를 예측할 수 있습니까? 이 작업을 수행했습니다. 이 접근 방식에는 큰 오해가 있습니다. 푸리에 변환은 삼각 급수를 원래 가격 곡선에 맞추는 것에 불과합니다. 가격 곡선에 다항식 및 기타 기능을 맞추는 것과 같은 의미입니다. Bessel 함수 sinc, Si 등을 왜곡하고 취할 수 있습니다. 이러한 모든 조정은 가격을 정확하게 재현한다는 목표를 달성할 것입니다. 그러나 삼각함수나 다항식, 베셀함수가 가격변동에 숨겨져 있다고 누가 말했습니까? 이것들은 근사 함수일 뿐입니다. 그들은 거의 모든 것에 맞춰질 수 있습니다. 사인과 코사인을 외삽하려면 먼저 가격 움직임이 진동 회로로 상미분 방정식으로 설명된다는 것을 증명해야 합니다. 시장을 설명하는 데 푸리에 변환의 이점을 보기가 어렵습니다. 누군가가 나를 설득하기로 결정하더라도 나는 상관하지 않을 것입니다. 누가 다른 아이디어를 가지고 있습니까?
나는 미분(18)에 의해 얻은 함수의 형태를 살펴보고 PMC의 분포 함수의 밀도이며 숫자(7) 아래에 있는 기사에서 볼 것을 제안합니다. 진화하는 동안 EUR/USD 쌍의 행동:
나는 미분(18)에 의해 얻은 함수의 형태를 살펴보고 PMC의 분포 함수의 밀도이며 숫자(7) 아래에 있는 기사에서 볼 것을 제안합니다. 진화하는 동안 EUR/USD 쌍의 행동: