Descrição do mercado - página 29
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Negociar de verdade em forex é como ter relações sexuais com adolescentes:
- todos pensam sobre isso;
- todos falam sobre isso;
- todos pensam que seu vizinho está fazendo isso;
- quase ninguém o faz;
- quem quer que esteja fazendo isso, está fazendo mal;
- todos acham que farão melhor da próxima vez;
- ninguém toma precauções de segurança;
- qualquer um tem vergonha de admitir que não sabe de nada;
- se alguém tem sucesso em alguma coisa, há sempre muito alarido sobre isso.
Você é uma beleza! >> Você mesmo inventou isso?
Sabe, muitas vezes acho engraçado quando as pessoas tentam me explicar o que há muito tempo é conhecido e não entendem do que estou falando (eu os entendo perfeitamente). Tenho uma monografia dedicada aos métodos de processamento espectral, trabalhos científicos e pesquisas neste campo.E você está tentando fazer de mim um tolo. Eu sou um tolo e você está certo...
Z.Y. Suas ilusões são mais verdadeiras que as minhas :-))
Assim ... ? O que significa que você tem livros? Que você nunca está errado? Ter livros sobre a aplicação errada do método de Fourier o torna infalível e o coloca além das críticas?
LProgrammer lhe explicou claramente onde você está errado.
Então... ? O que se segue do fato de que você tem livros? Que você nunca está errado? Ter livros sobre a aplicação errada do método de Fourier o torna infalível e o coloca além das críticas?
LProgrammer lhe explicou claramente onde você está errado.
Se você não consegue ver onde ele está embrulhando as cartas, que pena. Ele sugere que a função k*x+b deve ser decomposta em uma série de Fourier. Esta função tem um espectro infinito, e de acordo com o teorema de Kotelnikov você precisa de uma taxa de amostragem 2 vezes maior). Eu venho lhe falando sobre este teorema há já 5 páginas, ele obviamente não o conhece, ele só ouviu falar da freqüência do Neukvist ..... E a conseqüência é direta do teorema, você pode decompor apenas uma função que tem um espectro limitado. Quanto aos sinusoidais - qualquer curva pode ser representada como uma soma de sinusoidais. E a transformação de Fourier é apenas uma transição de um sistema de coordenadas para outro. Se você tinha uma função que depende do tempo (amplitude - tempo, o que todos nós vemos na tela), o Fourier transformou e obteve esta função em coordenadas de amplitude-frequência. E é isso aí. Alguém quer fazer análises no domínio do tempo, construir mash-ups, RSI, FIR, filtros BIR, etc. E alguém quer olhar para o mercado do outro lado (do domínio da freqüência) e tentar analisá-lo construindo os mesmos filtros, é mais fácil lá (construir um filtro).
E ele está errado ao escolher a análise espectral. Se ele não quer trabalhar com um espectro, que ele não o faça. Falando sobre o fato de que a tarefa não é construir um espectro, como ele colocou "merdoso", mas sim continuar a curva para o futuro é necessário. Sim, nós fazemos, nós realmente fazemos. Todos nós temos. Mas pensar que a PF vai resolver o problema da não-estacionariedade no domínio do tempo é fundamentalmente errado. No domínio do tempo é instável; no domínio da freqüência o espectro é flutuante. Se o espectro não flutuasse, no domínio do tempo seria uma função periódica clara.
Z.I. Todos podem estar errados, e eu também posso. Não se preocupe, eu cometi tantos erros e cometi tantos erros que minha testa dói (passei um mês procurando por um erro, traduzi o programa da MathCada para MQL, encontrei - o número Pi não foi definido com precisão e o erro 'Pi ' foi gradualmente acumulado). Tenho muitos deles em formato eletrônico também.
Se você não consegue ver onde ele está embrulhando as cartas, que pena. Ele sugere que a função k*x+b deve ser decomposta em uma série de Fourier. Esta função tem espectro infinito, enquanto que de acordo com o teorema de Kotelnikov é necessário ter uma freqüência de amostragem 2 vezes maior). Eu venho lhe falando sobre este teorema há já 5 páginas, ele obviamente não o conhece, ele só ouviu falar da freqüência do Neukvist ..... E a conseqüência é direta do teorema, você pode decompor apenas uma função que tem um espectro limitado. Quanto aos sinusoidais - qualquer curva pode ser representada como uma soma de sinusoidais. E a transformação de Fourier é apenas uma transição de um sistema de coordenadas para outro. Se você tinha uma função que depende do tempo (amplitude - tempo, o que todos nós vemos na tela), o Fourier transformou e obteve esta função em coordenadas de amplitude-frequência. E é isso aí. Alguém quer fazer análises no domínio do tempo, construir mash-ups, RSI, FIR, filtros BIR, etc. E alguém quer olhar para o mercado do outro lado (do domínio da freqüência) e tentar analisá-lo construindo os mesmos filtros, é mais fácil lá (construir um filtro).
E ele está errado ao escolher a análise espectral. Se ele não quer trabalhar com um espectro, que ele não o faça. Falando sobre o fato de que a tarefa não é construir um espectro, como ele colocou "merdoso", mas sim continuar a curva para o futuro é necessário. Sim, nós fazemos, nós realmente fazemos. Todos nós temos. Mas pensar que a PF vai resolver o problema da não-estacionariedade no domínio do tempo é fundamentalmente errado. No domínio do tempo é instável; no domínio da freqüência o espectro é flutuante. Se o espectro não flutuasse, no domínio do tempo seria uma função periódica clara.
Z.I. Todos podem estar errados, e eu também posso. Cometi tantos erros e cometi tantos erros que me doeu a testa (passei um mês procurando por um erro, traduzi o programa de MathCada para MQL, encontrei - o número Pi não foi definido com precisão e o erro 'Pi ' foi gradualmente acumulado). Tenho muitos livros que posso dar a todas as pessoas interessadas, tenho muitos deles em formato eletrônico também.
Vou repetir o que LProgrammer lhe disse, o que os matemáticos modernos decentes sabem, e o que Lagrange e seus companheiros disseram em seu tempo, quando CONTRA a ampla aplicação do método de Fourier, e vou lhe mostrar suas falácias, que são PROSECUÇÃO de condições importantes. Isto não é novidade, é descrito nos livros de Fink, nos trabalhos do acadêmico Ageyev, em forma popular foi até mesmo em algum lugar em "Computador":
O teorema de Kotelnikov não é um teorema porque NÃO define o conceito de "espectro". O que é um "espectro" nesse teorema? É nesse teorema que nada mais é do que DIVISÃO DO ACOMPANHADOR. Portanto, o teorema não é um teorema de forma alguma, é apenas uma tautologia. Não sou eu que lhe chamo tautologia. Está escrito mesmo nos livros antigos do acadêmico Harkiewicz.
Você está PROPERAMENTE escorregando em falácias como "Quanto aos sinusóides - qualquer curva pode ser representada como uma soma de sinusóides". Sim, é verdade, só que você não diz isso "como uma soma infinita de sinusóides". E o teorema de Kotelnikov estabelece imediatamente uma condição - que esta soma deve ser organizada a partir do topo, ou seja, NÃO deve ser infinita. Por que a soma de Fourier não pode ser infinita em número de termos, mesmo que seja limitada em freqüência por um limite superior? Porque a transformação de Fourier consiste em uma PEQUENA HARMÔNICA DE CRATO e se você a cortar no topo, você não pode usá-la para representar nada além de uma PILHA de uma função EXTREMELY PERIODICAMENTE nessa mesma PILHA. Você entendeu? Você não pode.
O problema com seu (e de muitos outros) entendimento é que os engenheiros de rádio estão muito à vontade com as condições iniciais de toda esta pilha de Fourier, e se permitem saltar de um método para outro, sem se preocupar em preservar a lógica.
Vou repetir o que LProgrammer lhe disse, o que os matemáticos modernos decentes sabem e o que Lagrange et al. disseram em seu tempo quando se opunham à ampla aplicação do método de Fourier, e ao mesmo tempo lhe mostrarei suas ilusões, que consistem em PROSECUTAR através de condições importantes. Isto não é novidade, é descrito nos livros de Fink, nos trabalhos do acadêmico Ageyev, em forma popular foi até mesmo em algum lugar em "Computador":
O teorema de Kotelnikov não é um teorema porque NÃO define o conceito de "espectro". O que é um "espectro" nesse teorema? É nesse teorema que nada mais é que DIVISÃO DO COMANDANTE. Portanto, o teorema não é um teorema de forma alguma, é apenas uma tautologia. Não sou eu que lhe chamo tautologia. É afirmado mesmo em livros antigos do acadêmico Harkiewicz.
Você está DEEPly escorregando em ilusões como "Em relação aos sinusóides - qualquer curva pode ser representada como uma soma de sinusóides". Sim, é verdade, só que você não está estipulando que "como uma soma de todos os sinusóides". E o teorema de Kotelnikov estabelece imediatamente uma condição - que esta soma deve ser organizada de cima, que NÃO é infinita. Por que a soma de Fourier não pode ser infinita em número de termos, mesmo que seja limitada em freqüência por um limite superior? Porque a transformação de Fourier consiste em uma PEQUENA HARMÔNICA DE CRATO e se você a cortar no topo, você não pode usá-la para representar nada além de uma PILHA de uma função PERIÓDICA EXTREMELIZADA nessa mesma PILHA. Você entendeu? Você não pode.
O problema com seu (e de muitos outros) entendimento é que os engenheiros de rádio estão muito à vontade com as condições iniciais de toda esta pilha de Fourier, e se permitem saltar de um método para outro sem se preocupar em preservar a lógica.
Com quem você está falando aqui?
Vá dormir, tome um banho e beba uma xícara de café e yadda.
Só para que você saiba, os engenheiros de rádio são as pessoas mais sãs do mundo.
..... Sim, porque a transformação de Fourier consiste na soma dos harmônicos CRATH e se você a faz limitada no lado superior (quebrar a série), você não pode representar nada exceto uma peça de uma função PERIÓDICA EXCLUSIVA nesta mesma peça. Você entendeu? Você não pode.
O problema com seu (e de muitos outros) entendimento é que os engenheiros de rádio estão muito à vontade com as condições iniciais de toda esta pilha de Fourier, e se permitem saltar de um método para outro, sem se preocupar em preservar a lógica.
Sim, eu concordo, mas espero que você não negue que se houver uma função periódica nesta área ela aparecerá no espectro. Como utilizar estas informações é outra questão. O importante é que nós o detectamos. Os radares russos que protegem nosso país são construídos da mesma forma, se algo se move significa que tem efeito Doppler para que possa ser visto no espectro (o principal é cumprir todas as condições de processamento e o teorema de Kotelnikov está em primeiro lugar porque se não for cumprido, tudo entrará em colapso).
Você tem uma idéia errada sobre os engenheiros de rádio. Olhe ao seu redor, computador, telefone, telefone celular, TV, rádio, aparelhos de som, etc., etc. Eles o fizeram com as mãos. Eles trabalharam muito para que as fórmulas dos matemáticos funcionassem. E eles não são tão analfabetos como são feitos para ser. Eles sabem e sabem como, mais importante, eles sabem como colocar seus conhecimentos em prática.
Sim, mais ou menos a mesma coisa, só que não em relação a Fourier, eu também estava falando de alguns meses atrás. Nós realmente queremos acreditar que o preço vai ser como Fourier diz para ir :)
Desculpe a interrupção....
Peço desculpas por ter entrado, provavelmente não no momento oportuno, mas não pude me afastar, pois tenho as reflexões sobre a questão em questão, sobre a qual agora realmente trabalho, além do tema levantado, por assim dizer "está próximo em espírito". é em geral um preâmbulo...
e na verdade "ambula"... a cóclea no ouvido humano (e outros mamíferos) "como se" fosse capaz de realizar a função do filtro de freqüência, e de fato se para generalizar "parece que" representa o analisador de espectro habitual. Além disso, acho que poucos encontrarão objeções a que praticamente qualquer pessoa (se não surda certamente) seja capaz mesmo nas condições de ruído elevado (na produção, por exemplo) de alocar até mesmo um sinal muito difícil MAS PERMANENTE, (voz do parceiro, por exemplo) qual nível é obviamente MENOR do que o nível deste ruído industrial. é primeiro ...
segundo, se você executar um fluxo de citação através de um amplificador em "modo acelerado" você pode claramente ouvir componentes intermitentes que são ainda mais numerosos do que o ruído.
Resumindo tudo acima, parece razoável usar a transformação de Fourier para dividir o kotir em um espectro, com a seguinte atribuição deste espectro à entrada NS para tomada de decisão (NS) - para baixo ou para cima.
PS. Ou seja, plagiar uma idéia da natureza para os próprios fins. :)
Sim, mais ou menos a mesma coisa, mas não em conexão com Fourier, eu também disse há alguns meses atrás. Nós realmente queremos acreditar que o preço vai ser como Fourier diz para :)
Desculpe pela intrusão. Li quase todo o fio condutor e não consegui entender a essência do argumento de Fourier. O assunto é a descrição das condições de mercado por um pequeno número de parâmetros que influenciam o movimento futuro de preços. O que Fourier tem a ver com isso? Concordo que o movimento de preços pode ser decomposto em pecado e cosseno: m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t). Então? O espectro (An+j*Bn) será nossa descrição do estado do mercado? A idéia é interessante. Mas na discreta Fourier transformam o número de pecados e cosines iguala o número de preços praticados. Qual é então a vantagem de usar os parâmetros de saída do DFT (An e Bn) para descrever o mercado? O número de variáveis não é reduzido. Portanto, devemos tomar as maiores amplitudes sqrt(An^2+Bn^2). Eles com suas freqüências se tornam a descrição do mercado? Estou indo na direção certa? Usando estes parâmetros (An, Bn, wn) preveremos o futuro extrapolando os correspondentes pecados e co-senos para o futuro? Fizeram uma coisa dessas. Há um grande equívoco nesta abordagem. A transformação de Fourier nada mais é do que encaixar uma série trigonométrica na curva de preços original. Faz tanto sentido quanto adaptar os polinômios e outras funções à curva de preços. Você pode torcê-lo e assumir as funções de Bessel, sincero, Si e assim por diante. Todos esses ajustes atingirão seu objetivo de reprodução exata do preço. Mas quem nos disse que existem funções trigonométricas ou polinomiais ou funções de Bessel escondidas no movimento de preços. Elas são apenas funções aproximadas. A fim de extrapolar pecados e cossenos, é preciso primeiro provar que o movimento de preços é descrito por equações diferenciais comuns como um circuito oscilatório. Acho difícil ver os benefícios da transformação de Fourier para descrever o mercado. Embora eu não me importe se alguém decidir mudar minha opinião. Quem tem outras idéias?
Exatamente. LProgrammer, ao referir-se a Prival para expressar ESTE MODO - usou o palavrão malicioso "b***h". Ele fez isto claramente não por ser um palavrão e um fala-barato, mas para chamar a atenção de Prival e outros que são mal orientados nesta área da matemática.
Ou seja: sim, você pode interpolar de alguma forma a função do tempo (processo) - em um dado intervalo - mas ISTO NÃO DÁ NADA - pois não nos dará EXTRAPOLAÇÃO do processo - ou seja, extensão da função além do intervalo dado, prevendo-o para o futuro. Uma EXTRAPOLAÇÃO exata só pode ser obtida através da construção de um modelo adequado do processo. Se você não tiver uma, você pode brincar com interpolações diferentes até ficar com a cara azul - cada uma das interpolações dará previsões DIFERENTES e nenhuma delas será correta. A decomposição de Fourier em um "espectro" que consiste em uma soma finita de múltiplos harmônicos é apenas UMA das interpolações. Para aplicar corretamente a transformação de Fourier para fins de análise, é necessário:
1. ter certeza de que a função sob investigação consiste em uma soma de sinusoidais muito maior em amplitude do que o ruído.
2. ter certeza de que a forma de onda sob investigação tem muitos múltiplos harmônicos.
Somente quando estas AMBAS condições são satisfeitas, a transformação de Fourier pode, às vezes, dar uma EXTRAPOLAÇÃO correta. (Pode sempre interpolar corretamente - quando há tantos componentes harmônicos).