For today’s article, I will try to kill two birds with one stone. On one hand, I have my precious electrical engineering college friends who passionately HATE their Digital Signal Processing (DSP) class. It’s simply too difficult. All the esoteric trigonometric proofs associated with a lack of focus on practical applications. On the other hand...
我告诉你一个秘密））。
他们都是稳定的))))
除了重点是））重点是不同的））。
但你不会理解它，因为你需要拓宽你的视野 ....
你从一个万事通的角度来看待一切，对新事物闭口不谈。
取几个组件，检查OS和OOS的差异和平均数，你可以按小时等进行细分，然后报告。
在你给我组件的差价后，我会吐出一个准备好的机器人。
我读了你的康德和黑格尔。向我展示这些行中的周期，并且它们被存储在新的数据中。
没有周期！！你自己编的，事实上我写的是没有周期，在波动中存在周期，但它们是无用的，我还写了你的计量经济学分解 是垃圾，因为它们意味着季节性（周期），而我使用的是适合非平稳序列（没有周期的序列）的方法。
而你们都是循环，循环......你们在那里喝酒吗？
阅读什么是频谱分析，它的用途和使用方法，此外我还写了你能用它做什么，没有谈及循环，而你还在谈论循环，循环......
我说你有万事通综合症，你读过一些东西，你的脑子里有一个印章，你就像一个生物机器人，你不听新的信息，即使是在你耳边喊。
没有周期！！！你自己编的，事实上我写的是没有周期，波动率有周期，但没有用，我还写了你的计量经济学分解 是垃圾，因为它们意味着季节性（周期），我用的是适合非平稳序列（没有周期的）的东西。
而你们都是循环，循环......你们在那里喝酒吗？
阅读什么是频谱分析，它的用途和使用方法，此外我还写了你能用它做什么，没有谈及循环，而你还在谈论循环，循环......
我说你有万事通综合症，你读过一些东西，你的脑子里有一个印章，你就像一个生物机器人，你就是不听新的信息，即使它在你的耳边叫喊。
TC只能建立在周期上，即建立在重复的东西上。这是不需要讨论的。
也许你对周期有错误的认识
如何识别SB和价格增量上的周期的例子
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898212
也许你对周期有错误的想法。
也许 )
TC只能建立在循环上，即建立在重复的东西上。这是不需要讨论的。
也许你对周期有错误的认识
突出SB和价格增量的周期的例子
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898212
的确是这样。
TC只能建立在循环上，即建立在重复的东西上。这是不需要讨论的。
也许你对周期有错误的认识
突出SB和价格增量的周期的例子
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898101
https://www.mql5.com/ru/forum/286022/page169#comment_15898212
我什么都不明白（）。
如果你什么都不懂(())我什么都不懂(())是的，你可以预测一个完好的系列，你预测得越强越好，你可以预测它，但是当你把预测返回到它的基线时你就开始哭了))
那么你用这些链接想告诉我什么，我还是不明白()
我有一个 "真正的 "目标，即 "之 "字形的方向，而不是从 "之 "字形的增量。
分类
训练300支蜡烛，90个筹码
100棵树上的正常森林
培训
新数据
满分10分 ))
我不能训练太多，也不能预测太多，因为模型很快就死了，理想情况下我需要在每个酒吧重新训练。
这样的自适应滤波器变成了一步到位的预测）)
在OOS上的10次点击在统计学上是不明显的。
300-1000次的重复可以告诉你一些事情。
在完全不同的数据上再做10次训练和OOS。得到一个向前走的比喻。
在OOS上的10次点击在统计学上是不明显的。
300-1000次的重复可以告诉你一些事情。
在完全不同的数据上再做10次训练和OOS。得到一个向前走的比喻。
是的，是的，我明白...我明白。
我不明白(((.
是的，你可以预测一个预测系列，你做的越多，质量越好，你可以预测高估，我自己也涉足过，但是当你把预测的结果恢复到原来的时候，我想哭))
那么，你用这些链接想告诉我什么，我还是不明白（。
我们在谈论什么？可以说，分解为组件是一种分化。如果你能预测到比价差大的东西，那就是一笔好买卖。
给我看看这样一个数字滤波器，它与价格的差异形成了一些稳定的周期，并能长期保存下来。我不明白，你是怎么找到他们的？
让我们挖掘一下这一点是如何实现的......这里有一个链接，比如说
https://medium.com/@sadatnazrul/digital-signal-processing for-predicting-stock-prices-4be247a09514