量子力学方法 - 页 8

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Dr.Fx:
再次强调：傅里叶原则上不提供 "存在于系列中 "的频率。它给出了一个近似于设计好的频率网格。这是一个典型的测量理论基本原则的证明：作为结果，我们观察到的不是物体的属性，而是物体和探针（仪器，或者在这里是算法）的属性的卷积。
给出正弦或余弦函数的近似值，理论上可以对其他种类的函数进行傅里叶分解的模拟。光谱仪存在，它们显示的频率是存在的，函数是周期性的，由周期性函数近似，不是非线性和非周期性的。我用平板电脑写作，对文中的错误表示歉意。滤波器，即使是滞后的，如果不知道它们应该调到什么频率，也没有什么用。

所有的imho。
 

前段时间我读了一篇关于自适应滑块 的文章。我在MQL4中基于它做了两个过滤器（考夫曼的AMA有一个类似的算法）。

ER--如果有明显的趋势，参数就会趋向于1号。

SC - ER越接近1，指标的周期越小（即指标值本身就是一个周期）。

附加的文件：
ER.mq4  3 kb
SC.mq4  3 kb
 
forexman77:

前段时间我读了一篇关于自适应滑块的文章。我在MQL4中基于它做了两个过滤器（考夫曼的AMA有一个类似的算法）。

ER--如果有明显的趋势，该参数趋向于1号。

SC - ER越接近1，指标的周期就越小。


更多的 "发明家 "出现在讨论中，这一点也不坏。滤波器的主题应该用Mateaparatum来加强，我想。为了得到频率，输入的数据应该被归一化，而频率应该被传入滤波器参数等。:-)
 
Lo083:
给出正弦或余弦函数的近似值，理论上可以对其他种类的函数进行傅里叶分解的模拟。光谱仪存在，它们显示的频率是，函数是周期性的，由周期性函数近似，而不是由非线性和非周期性函数。
同事，你的文盲是惊人的。至少要读懂别人告诉你的内容。

1.给出正弦或余弦函数的近似值--不是近似值。这是一个完整的分解。与用DFT方法分解的原始函数完全相同。

2.从理论上讲，可以将傅里叶分解与其他类型的函数进行类比。如果基础完整，当然是可以的。你至少可以把它扩展成一个Lejandre多项式，谁让你没有这样做呢。但我对称其为傅里叶类比物持谨慎态度。那里有一些微妙之处，纯粹是术语上的。

3.分光镜确实存在；它们显示的频率是存在的。- 他们不这样做。频谱分析仪 显示的是它们的频率的近似值，是预先确定的--请看上文。所以他们展示了他们所展示的。它与 "信号中有哪些频率 "关系不大--就探针（算法）在产生的卷积中的（已知）影响程度而言。如果你愿意的话，这里面也有一个不确定因素的比率。你不可能从一个有限的样本中准确地知道频率。频率分辨率与时间分辨率的乘积始终为1。然而，各种非经典的光谱分析方法可以成功地打破这一限制，并且能够（如果满足某些信号条件）在0.1秒的信号样本上提供1赫兹的分辨率。
 
Lo083:

讨论中出现 "发明家 "这一事实并不是一件坏事。过滤器的主题应该用映射器来加强，我认为。输入的数据应该被归一化以得到频率，频率应该被转移到滤波器参数，等等。:-)
这篇文章是关于相关性的。趋势越明显，ER越接近于1。
 
forexman77:
这篇文章是关于相关性的。趋势越明显，ER越接近于1。
我不太明白你说的是什么频率。滤波器的目的是产生一个平滑的信号，而不是吃掉任何 "频率"。
 
forexman77:
这篇文章是关于相关性的。趋势越明显，ER越接近于1。
什么和你建议在市场上看什么之间的相关性？
 
Dr.Fx:
你建议在市场上观察什么和什么之间的相关性？

或者说是线性回归。从A点到B点画一条线，看看报价是如何偏离直线的。噪声越大，周期越长，反之亦然。

这种算法不仅可以应用于价格，也可以应用于其他系列，这就是我建议的原因。什么不是过滤器？

以下是这篇文章

 
forexman77:

或者说是线性回归。从A点到B点画一条线，看看报价是如何偏离直线的。噪声越大，周期越长，反之亦然。

这种算法不仅可以应用于价格，也可以应用于其他系列，这就是我建议的原因。什么不是过滤器？

以下是这篇文章

我不在乎这是否是一种倒退。什么是输入数据？引导性问题：欧元兑美元和英镑兑美元之间的相关性是一种，而欧元兑日元和英镑兑日元之间的相关性是另一种，这是否会困扰你？那么，要怎样才能知道欧元和英镑之间的关联性呢？:-)))
 
Dr.Fx:
你可以做一个回归。什么是原始数据？一个指导性的问题：欧元兑美元和英镑兑美元之间的相关性是一个，而欧元兑日元和英镑兑日元之间的相关性是另一个，这是否会困扰你？那么，要怎样才能知道欧元和英镑之间的关联性呢？:-)))

好吧，你们是数学家和物理学家，那就想办法找出相关关系吧)

你可以用一个人的ER除以另一个人的ER，在数值接近于1的地方，在这些地方有更多的相关性。

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