交易中的机器学习：理论、模型、实践和算法交易 - 页 2273

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Maxim Dmitrievsky:

你在哪里？ 在价格方面，是的）上面写着

首先，傅里叶可以用于其他一百个问题（只是让你明白......;））。


循环，如果是原始的，也可以是自 相关的，如果是原始的和肮脏的，你甚至可以通过 极值之间的时间来观察。


如果我们认真对待循环，我们应该清理（过滤）数据并使用上述方法，或者使用一些现成的东西，自动完成这一切......

我使用实现SSA方法的Rssa包寻找循环。



 
mytarmailS:

首先，傅里叶可以用于数百个其他问题（只是让你明白......;））。


循环，如果是原始的，可能是自相关的，如果是原始的和肮脏的，你甚至可能只是观察 极值之间的时间。


如果我们认真对待循环，我们应该清理（过滤）数据并使用上述方法，或者使用一些现成的东西，自动完成这一切......

我使用实现SSA方法的Rssa包寻找循环。

也许最好只是按小时、天数等进行过滤，搜索其他循环不会有什么作用。

 
Maxim Dmitrievsky:

按小时、天数等过滤可能更好，寻找其他周期不会有什么作用

我不知道你在做什么，我认为循环是乌托邦。

 

原则上说，如果DSP爱好者如此热衷，我会建议他们看看非平稳过程的光谱分析。

然而，那里的数学（理论家）通常相当复杂。

 
Aleksey Nikolayev:

原则上说，如果DSP爱好者如此热衷，我会建议他们看看非平稳过程的光谱分析。

然而，那里的数学（理论家）通常相当复杂。

但如果没有数学，它就无法工作？

 
Maxim Dmitrievsky:

没有数学就不能工作？

这个频谱理论是针对非稳态过程的。很少有人理解它。虽然我们确实只有短暂的静止期，但一般来说，有很多混乱))))。

 
Maxim Dmitrievsky:

没有数学就不能工作？

恐怕用数学也不行）粗略地说，因为Tsosniks有我们需要的 "非系统 "的非平稳性）。

这是一篇关于音频中的非平稳性 的好文章。

虽然静止性可以被赋予严格的定义，但非静止性是一个非常广泛的概念，因为有无限多的方式可以偏离静止性。

 

好吧，我现在已经放弃了循环。我建议，有趣的是。

  • MO和马丁格尔机器人
  • 使用MO从市场或信号中逆向工程机器人
题目是免费的）在做任何你想做的事情方面，但它有一些意义（但不确定）
 
Aleksey Nikolayev:

恐怕用数学都不行）粗略的说，因为Tsosniks有一个非稳定的 "错误系统 "来满足我们的需求)

这里有一篇关于音频中的非平稳性 的好文章。

虽然静止性可以被赋予严格的定义，但非静止性是一个非常广泛的概念，因为有无限多的方式可以偏离静止性。

我已经看了一遍，有点忘乎所以......好吧，暂时跳过循环主题 :D

 
Valeriy Yastremskiy:

这个频谱理论是针对非稳态过程的。很少有人了解它。虽然，是的，我们肯定只有短暂的静止期，但一般来说，有很多混乱))))。

因此，我们必须以某种方式区分（有足够少的错误）这样的时期，甚至不尝试在其他时刻做一些事情）。

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