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Quanto aos wavelets - isto é um esquema. Se tomarmos qualquer função, decompusermos em uma série Fourier e a restaurarmos, ela se enquadra na definição de uma onda em relação ao nível harmônico zero, já que o integral do histograma de função neste mesmo nível é 0. Os operadores de wavelet apenas inventam que suas "invenções" supostamente contêm mais informações do que a transformada de Fourier. Os malditos lobistas estão mentindo.
Devemos ao menos fazer uma otimização completa em todos os parâmetros de entrada e analisar a superfície 6-dimensional resultante.
Como disse Zoshchenko: eu ficaria surpreso se uma senhora colocasse a metade de sua demão em um balde com tinta. E eu ficaria surpreso se um sistema que foi projetado para uma coisa fosse executado em outra e você pudesse ver o resultado.
Minha pesquisa também mostrou que o uso de padrões de tempo é mais eficaz. Só não entendo porque devemos inserir as mudanças dos valores indicadores em vez do preço. No final há o reconhecimento de padrões por valores indicadores (o que muitas vezes é errado), mas não por preço. Suponho que o uso da rede neural é mais eficaz quando é feita através dos preços. Se você acredita na auto-similaridade das séries temporais de citações, é melhor usar o menor espaço de tempo. Porque o sistema dará mais sinais e haverá conjuntos muito mais ineficazes de coeficientes de ponderação.
"Wavelets are a scam" é uma afirmação ousada quando se considera a melhora significativa na taxa de compressão de alguns dados ao utilizá-los.
Por que incomodar as pessoas com wavelets e outras inovações quando é possível utilizar os mesmos dados na transformação de Fourier, cortar uma parte dos harmônicos com pequenas amplitudes, reconstruí-los em relação ao nível 0 e obter assim o que é chamado de wavelet?
Uma pequena digressão: se as mudanças de cotação são um processo completamente aleatório, então não é possível criar um sistema lucrativo (caso contrário há pseudo-aleatória)