Fourier tabanlı hipotez - sayfa 9
Alım-satım fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz alım-satım uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
lineer bir cebirci değil, ama daha hızlı algoritmaların tanımlarını gördüm. Bu arada, eğer birisi - Urain'i geçtiyse , hesaplama hızı açısından daha da kullanışlı bir kütüphane olacaktır.
Daha hızlı bir algoritma Gauss yöntemidir (uygun değişikliklerle).
Dün bir lineer cebir kütüphanesi yazmaya başladım ( Urain kütüphanesine güvenmiyordum). Kitaplığımda daha fazla olasılık var. Beklemek.
Daha hızlı bir algoritma Gauss yöntemidir (uygun değişikliklerle).
Dün bir lineer cebir kütüphanesi yazmaya başladım ( Urain kütüphanesine güvenmiyordum). Kitaplığımda daha fazla olasılık var. Beklemek.
Sözlerim size boş gelmesin diye kitaplığımın başlık dosyasını yayınlayacağım. Hala kütüphaneyi genişletiyor ve test ediyorum (hesaplamaları maple'da kontrol ediyorum).
lineer bir cebirci değil, ama daha hızlı algoritmaların tanımlarını gördüm. Bu arada, eğer Urain'i geçen biri varsa, hesaplama hızı açısından daha da kullanışlı bir kütüphane olacaktır.
Matrisi üçgen bir forma getirin - örneğin, Jordano-Gauss eleme yöntemiyle, (eğik şapka) diyagonal elemanlarının ürünü orijinal matrisin belirleyicisidir (orada, yeniden düzenlerken işaretler de dikkate alınmalıdır. eleme sırasında satırlar). Bundan sonra, özel küçüklerini ve özel belirleyicilerini kullanarak tüm matrisi daha da tersine çevirebilirsiniz. Kanonik yöntemlerden on kat daha hızlı çalışır. Ve programın doğruluğu sadece kanonik kısa algoritmalarla kontrol edilebilir.
1. C'deki Sayısal Tarifler, İkinci Baskı (1992)
Lineer Cebirsel Denklemlerin Çözümü
http://www.nrbook.com/a/bookcpdf.php
Bu arada, yararlı bir ücretsiz iyi kitap da var (çoğu Fourier'e ayrılmış olmasına rağmen)
2. Bilim Adamı ve Mühendisin Dijital Sinyal İşleme Kılavuzu
Steven W. Smith, Ph.D.
http://www.dspguide.com/pdfbook.htm
Matrisi üçgen bir forma getirin - örneğin, Jordano-Gauss eleme yöntemiyle, (eğik şapka) diyagonal elemanlarının ürünü orijinal matrisin belirleyicisidir (orada, yeniden düzenlerken işaretler de dikkate alınmalıdır. eleme sırasında satırlar). Bundan sonra, özel küçüklerini ve özel belirleyicilerini kullanarak tüm matrisi daha da tersine çevirebilirsiniz. Kanonik yöntemlerden on kat daha hızlı çalışır. Ve programın doğruluğu sadece kanonik kısa algoritmalarla kontrol edilebilir.
1. C'deki Sayısal Tarifler, İkinci Baskı (1992)
Lineer Cebirsel Denklemlerin Çözümü
http://www.nrbook.com/a/bookcpdf.php
Bu arada, yararlı bir ücretsiz iyi kitap da var (çoğu Fourier'e ayrılmış olmasına rağmen)
2. Bilim Adamı ve Mühendisin Dijital Sinyal İşleme Kılavuzu
Steven W. Smith, Ph.D.
http://www.dspguide.com/pdfbook.htm
Aslında bu yöntem Determinant bulmada uygulanıyor ama Temyiz için daha hızlı bir şey var mı?
Her hücre için minörü buluyorum ve determinantla bölüyorum (Görünüşe göre N ^ 2 Minor bulunması gerekiyor ve minör de determinant rankı daha az)
Aslında bu yöntem Determinant bulmada uygulanıyor ama Temyiz için daha hızlı bir şey var mı?
Her hücre için minörü buluyorum ve determinantla bölüyorum (Görünüşe göre N ^ 2 Minor bulunması gerekiyor ve minör de determinant rankı daha az)
Gauss yöntemi buna uyarlanabilir. O(N^3). Wikipedia'ya bakın "ters matris"
Aslında bu yöntem Determinant bulmada uygulanıyor ama Temyiz için daha hızlı bir şey var mı?
Her hücre için minörü buluyorum ve determinantla bölüyorum (Görünüşe göre N ^ 2 Minor'un bulunması gerekiyor ve minör de determinant rank'tan daha az)
Bu döngü sadece biraz zaman alır. Sorun şu ki, küçükleri yinelemeli olarak sayıyorsunuz, değil mi? Bu, her bir minör, özyineleme yoluyla değil, her (minör, özel, alt matris) matrisin üçgen bir forma indirgenmesi YOLUYLA sayılarak hızlandırılabilir.
Böyle bir matrisin satırı, esasen, verilen geçmiş üzerindeki KP katsayısının dinamiğidir. Ve bu tür seriler, garip olmadığı için durağandır ve bir sürü avantajı vardır. Örneğin, işte birkaç örnek:
Frekans 0:
Mathcade programı için teşekkürler. Tekrar etmeye çalıştım, ancak sizin örneğinizden biraz farklı davrandığı gerçeğiyle karşılaştım. Tahmin için geçen hafta M15'te EURUSD'de 1500 bar uzunluğunda bir segment aldım. Test sitenizle hemen hemen aynı görünüyor.
Ancak CreateModeMatrix() prosedürünü uyguladıktan sonra, Frekans 0'da tamamen farklı bir resim elde ettim:
Diğer frekanslarda görüntü aşağı yukarı aynı. Yani, örneğinde olduğu gibi uzun süreler yok. Zor değilse, bana fikrinizi söyleyin, seçeneklerden hangisi doğru:
a) farklı veri seti - farklı özellikler;
b) DW matris sonuçlarının yanlış yorumlanması;
c) bir program yazarken yazım hataları.
Mathcade programı için teşekkürler. Tekrar etmeye çalıştım, ancak sizin örneğinizden biraz farklı davrandığı gerçeğiyle karşılaştım. Tahmin için geçen hafta M15'te EURUSD'de 1500 bar uzunluğunda bir segment aldım. Test sitenizle hemen hemen aynı görünüyor.
Ancak CreateModeMatrix() prosedürünü uyguladıktan sonra, Frekans 0'da tamamen farklı bir resim elde ettim:
Diğer frekanslarda görüntü aşağı yukarı aynı. Yani, örneğinde olduğu gibi uzun süreler yok. Zor değilse, bana fikrinizi söyleyin, seçeneklerden hangisi doğru:
a) farklı veri seti - farklı özellikler;
b) DW matris sonuçlarının yanlış yorumlanması;
c) bir program yazarken yazım hataları.
uygulama 1: 1?
Not: Ek. 1:1 ve giriş numarası bir alıntıysa, bu oldukça garip. Görüntü sabitse, bu gerçekten garip.
Her hücre için minörü buluyorum ve determinantla bölüyorum (Görünüşe göre N ^ 2 Minor'un bulunması gerekiyor ve minör de bir rank daha az determinant)
Tabii ki, yavaş yöntem. Genel olarak, 100'e 100'lük bir matris için nasıl bir şey elde ettiğinize şaşırdım.
Her ihtimale karşı vicdanımı rahatlatmak için :o)
Bir uyarı
Fourier dönüşümünü uygulama konusuna bakınca, daha önce nelerle eğlendiğimi hatırladım ve “olmaması gereken bir model deposu” olacağını düşünerek yazdım. Daha sonra, dürüst olmak gerekirse, bu yaklaşımı uygulamanın karmaşıklığını ve pratik imkansızlığını tamamen fark ederek bu modeli terk ettim. Bu sadece konseptte, kompleksi basite bölüyoruz. Pratikte 50, 100 veya daha fazla tahminin yeterli doğrulukla, en hafif tabirle yapılmasının imkansız olduğu ortaya çıkıyor. Doğayı aldatmak oldukça zordur, daha doğrusu imkansızdır. Ve sonunda her şey, ilk tahmin okumalarının gerekli olmadığı (en doğru olanlardır), ancak tahmin serisindeki sonuncusuna ihtiyaç duyulduğu ve bu sadece en yanlış olanı olduğu gerçeğiyle daha da kötüleşiyor . Ve satırların kendisi o kadar basit değil. Sonuç olarak, ticaret için bir tahmin kullanmak neredeyse imkansızdır (başarılı tek bir resme dikkat etmeniz gerekmez).
Bu yönde zaman harcamam gerekip gerekmediğinden pek emin değilim … Bir çözüm olabilir elbette, ancak piyasa fiyatlarının tüm özelliklerini hesaba katarsak onu bulmak çok, çok, çok, çok zor.