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Eu pesquisei, é claro. Nada de novo. Então, para que serve? Como aplicá-lo?
É bom saber que não há nada de novo para pelo menos um membro do fórum.
Infelizmente, se você o diz, isso só significa que você parou de se desenvolver. Os progressos estão sendo feitos e muito perceptíveis. O DOS é :) bem, não há palavras.
Leia o estado atual da arte https://ru.wikipedia.org/wiki/ERP
Não se trata de mim. Na terminologia atual acima, escrevi sobre ERP. As dificuldades também são aí indicadas: apenas para grandes empresas, custo elevado, dificuldades de implementação, etc. Antes de 85, havia socialismo e sistemas similares, talvez pior ou melhor, havia indústrias e empresas prdp no país! Você, como um jovem especialista, entrou numa organização que estava desenvolvendo tais produtos e se tornou um especialista de outro nível. Levou cerca de 10 anos. Isso foi em todo o país. E agora a Wikipédia.
Дело не во мне. В нынешней терминологии выше я писал о ERP. Там же указаны и трудности: только для крупных компаний, дороговизна, трудности с внедрением и т.д. До 85 был социализм и подобные системы, может быть и хуже или лучше имели отрасли и прдприятия страны! Вы, как молодой специалист, попадали в организацию разрабатывающую подобные продукты и стновились специалистом другого уровня. Уходило на это около 10 лет. Это было во всей стране. А теперь Википедия.
Estou vendo, falando de nada.
Mais uma vez, obrigado pelo primeiro link, não sabia.
De nada, eu também não sabia. Encontrei-o através de uma busca :)
Deu uma olhada, talvez não com cuidado. Sim, wavelets aplicados. Mas por quê? que característica do rinket eles estão tentando identificar e para que serve? A principal vantagem é a análise da não-estacionariedade. Ele está presente lá? Muitas perguntas surgem, especialmente se levarmos em conta o caráter incomum da ferramenta.
Antes de mais nada, é preciso formular o problema. Ou suposições iniciais que podem ser verificadas.
É uma estupidez pegar uma onda, esticá-la sobre a BP e tentar extrapolar.
Não se deve tomar nenhuma onda, mas uma específica que corresponda ao desenvolvimento de um verdadeiro processo de mercado. Como com o Elliott - há uma base - vários tipos de ondas. E há uma tentativa de decompor a série inteira com base nisso. Mas eu não tentaria ser tão universal. Eu tentaria reconhecer localmente um processo para poder me encaixar no resto dele. Mas também não precisamos realmente de wavelets para isso.
Como você define sua tarefa? Qual é a idéia de mercado a partir da qual as ondas são logicamente derivadas?
Por favor, eu também não sabia. Eu procurei :)
Antes de mais nada, é preciso formular o problema. Ou suposições iniciais que podem ser verificadas.
É bobagem pegar uma onda, esticá-la sobre a BP e tentar extrapolar.
Não se deve tomar nenhuma onda, mas uma específica que corresponda ao desenvolvimento de um verdadeiro processo de mercado. Como com o Elliott - há uma base - vários tipos de ondas. E há uma tentativa de decompor a série inteira com base nisso. Mas eu não tentaria ser tão universal. Eu tentaria reconhecer localmente um processo para poder me encaixar no resto dele. Mas também não precisamos realmente de wavelets para isso.
Como você define sua tarefa? Qual é a idéia de mercado a partir da qual o uso de wavelets segue logicamente?
Comecemos pela identificação da BP:
Acredito que existem vários grupos de investidores no mercado, variáveis em seu poder financeiro e com diferentes interesses em diferentes momentos.
Dependendo da composição temporal dos grupos de investidores pelo número no grupo e pelo tempo que obtivermos:
tendências de alta e baixa de diferentes durações e declive
de lado, onde as forças são equilibradas
geração de pequenos ruídos
Este é um modelo de mercado descritivo, que tomamos como ponto de partida. Ela pode ser ajustada, mas não deve ser transformada em outras formas mais familiares.
A análise de Weillet tenta obter:
filtrar as tendências que estão atualmente em vigor;
avaliar, por sua correlação com outras tendências, as perspectivas de entrada no mercado
Separar as tendências mortas (o que é impossível com a análise de Fourier) das tendências vivas e tentar estimar sua vida
Limpar as tendências do ruído.
tentar identificar o sobre-comprado/sobre-vendido
fazer síntese reversa para obter indicadores
fazer previsões de direção de preços
Na verdade, há dezenas de funções de análise de ondas de propósito não muito claro, mas estamos sentados em nosso próprio barco - VR não estacionário
Na verdade, não há muitas ondas - menos de uma dúzia. Não há propostas, e ainda é cedo.
Precisamos aprender como transferir as citações e parâmetros para o matlab e depois devolver os resultados ao TS. No momento, o plano é o seguinte.
Começamos com um modelo BP descritivo e dominamos a conexão entre a MQL e a Matlab.
faa1947 писал(а) >>
(Blurb apagado)...
No momento, o plano é, grosso modo, o seguinte.
Começamos com um modelo BP descritivo e aprendemos a fazer a interface do MQL com o Matlab.
Leve-o a seu bel-prazer. Relate suas descobertas por escrito.
Leve-o a seu bel-prazer. Relate suas descobertas por escrito.
>> Entendi.
Precisamos aprender como transferir as citações e parâmetros para o matlab e depois devolver os resultados para o TS. No momento, o plano é o seguinte.
Começamos com um modelo BP descritivo e aprendemos a fazer a interface do MQL com o Matlab.
IMHO, isso está indo na direção errada. Tempo e esforço desperdiçados.
As citações salvas em arquivo csv ou em qualquer formato de texto que Matlab entenda - demoram 30 minutos para descobrir e fazer o trabalho.
Depois disso, levará mais uma semana para experimentar com as ferramentas wavelet embutidas da Matlab sobre os dados. Você terá alguma compreensão da ferramenta (wavelets) e se livrará de suas ilusões.
A seguir - resolução de problemas simples como exercícios de treinamento. Por exemplo, suavizar uma série de preços para obter algo como uma máscara, mas sem um atraso. O resultado - compreensão do método, compreensão do problema da borda, privação das últimas ilusões - apenas um mês.
Depois disso, na manhã do sétimo dia, você acorda sentindo uma clareza extraordinária em sua cabeça - isso significa que você pode mudar para outra coisa com o coração leve e a consciência limpa. Ou, exatamente o resultado oposto, você sente a chegada de idéias específicas sobre o uso de wavelets. Então, e somente então, você começa a estudar o idioma, escrever programas, parâmetros de transferência, conexão com a MQL, etc. Mas não antes.
PS
A propósito, por que você decidiu que as ondas contínuas são boas para você? O que há de errado com os discretos? Afinal de contas, o tempo no mercado é discretizado.
Comecemos pela identificação das BPs:
Acredito que existem vários grupos de investidores operando no mercado, variáveis em seu poder financeiro e com diferentes interesses em diferentes momentos.
Dependendo da composição temporal dos grupos de investidores pelo número no grupo e pelo tempo em que estão no grupo, obtemos:
tendências de alta e baixa de diferentes durações e declive
de lado, onde as forças são equilibradas
geração de pequenos ruídos
Este é um modelo de mercado descritivo, que tomamos como ponto de partida. Ela pode ser ajustada, mas não deve ser transformada em outras formas mais familiares.
A análise de Weillet tenta obter:
filtrar as tendências que estão atualmente em vigor;
avaliar, por sua correlação com outras tendências, as perspectivas de entrada no mercado
Separar as tendências mortas (o que é impossível com a análise de Fourier) das tendências vivas e tentar estimar sua vida
Limpar as tendências do ruído.
tentar identificar o sobre-comprado/sobre-vendido
fazer síntese reversa para obter indicadores
fazer previsões de direção de preços
Na verdade, há dezenas de funções de análise de ondas de propósito não muito claro, mas estamos sentados em nosso próprio barco - VR não estacionário
Na verdade, não há muitas ondas - menos de uma dúzia. Não há propostas, e ainda é cedo.
Precisamos aprender como transferir as citações e parâmetros para o matlab e depois devolver os resultados ao TS. No momento, o plano é o seguinte.
Começamos com um modelo BP descritivo e dominamos a interface entre MQL e Matlab.
Não podemos nem mesmo passar nada para Matlab. A decomposição do wavelet é implementada como uma dll que é lançada a partir do indicador. A troca com a dll através de um arquivo csv é mais fácil e mais confiável. Mas tenha em mente que as ondas redesenhadas, nada de bom pode ser feito sem compressão e média.
IMHO, vindo do lado errado. Tempo e esforço desperdiçados.
Salve as citações em um arquivo csv ou qualquer formato de texto que Matlab entenda, descubra e faça isso, são necessários apenas 30 minutos de trabalho.
Depois disso, levará mais uma semana para experimentar com as ferramentas wavelet embutidas da Matlab sobre os dados. Você terá alguma compreensão da ferramenta (wavelets) e se livrará de suas ilusões.
A seguir - resolução de problemas simples como exercícios de treinamento. Por exemplo, suavizar uma série de preços para obter algo como uma máscara, mas sem um atraso. O resultado - compreensão do método, compreensão do problema da borda, privação das últimas ilusões - apenas um mês.
Depois disso, na manhã do sétimo dia, você acorda sentindo uma clareza extraordinária em sua cabeça - isso significa que você pode mudar para outra coisa com o coração leve e a consciência limpa. Ou, exatamente o resultado oposto, você sente a chegada de idéias específicas sobre o uso de wavelets. Então, e somente então, você começa a estudar o idioma, escrever programas, parâmetros de transferência, conexão com a MQL, etc. Mas não antes.
PS
A propósito, por que você decidiu que as ondas contínuas são boas para você? O que há de errado com os discretos? Afinal de contas, o tempo no mercado é discretizado.
Gostaria de lembrar o destino do pacote de Fourier - tudo inacabado, fechado a estranhos. Até agora ninguém provou que não se pode construir um TC usando Fourier (Burg). Este é o resultado da indulgência de uma, duas pessoas. Eles tentaram. Não funcionou. Talvez outra pessoa tenha funcionado. Precisamos fazer o acesso normal ao Matlab. Há muito mais por aí, incluindo um enorme complexo relacionado a Fourier. Deve-se simplesmente dominar o Matlab como um pacote matemático para MQL - é a única linguagem decente que não tem um pacote matemático próprio desenvolvido.