数学分析和高等数学的应用
Cronex писал (а):
大家好。
也许我错了，但我还没有找到一个关于V.Mat.的基本应用及其部分，如预测图表可能发展的矢量，图表在某一点的连续性或图表凸性理论，以预测市场方向的可能发展。
是原则上没有讨论过，还是只是没有人做过？
我认为，如果你想进行技术分析，你不能没有它。许多问题都可以用图形来解决。当我在大学时，我编写了在有限的经验数据上建立物理过程模型的系统。相当准确地证明了这一点，而且有一个假设，在这个应用中也将是有用的。
这里有一个想法：计算一个合理的图形发展矢量，并通过二次插值将其恢复到目标，然后计算与真实行为的分歧，以评估趋势的方向和质量。
大家好。
也许我错了，但我还没有找到一个关于V.Mat.的基本应用及其部分，如预测图表可能发展的矢量，图表在某一点的连续性或图表凸性理论，以预测市场方向的可能发展。
是原则上没有讨论过，还是只是没有人做过？
我认为，如果你想进行技术分析，你不能没有它。许多问题都可以用图形来解决。当我在大学时，我编写了在有限的经验数据上建立物理过程模型的系统。相当准确地证明了这一点，而且有一个假设，在这个应用中也将是有用的。
这里有一个想法：计算一个合理的图形发展矢量，并通过二次插值将其恢复到目标，然后计算与真实行为的分歧，以评估趋势的方向和质量。
这也是我的想法。
我还认为，与问题的复杂性相比，编程的复杂性不算什么。
首先，看看微积分课本，问问内插法和外推法的区别是什么。
Itso:
矩阵分析在这里得到了休息。一切都太非线性了，太接近100%的随机性了。如果有什么可以做的，你必须考虑模糊逻辑、熵、神经网络之类的问题。还有混沌理论，但不是比尔-威廉姆斯的 "交易混沌"，而是真正的 "数学 "混沌，很多东西已经被研究出来了--顺便说一下，是俄罗斯/苏联的数学家。
市场是一个正反馈系统。系统平衡的变化导致了增加不平衡的力量--当然是在一定程度上--然后又恢复。比如在发电机中。只是那里是一个惯性一个力，但这里...
这一理论很好地解释了支撑线和阻力线，以及最稳定的趋势发生在非常平静的市场中的事实。
那些在应用数学方面没有蓬勃发展的人休息一下。其余的人更喜欢从中赚钱。而非线性的东西很容易被还原成线性的形式，然后再还原。作为一个例子，你可以看看最小二乘法--恢复若干点上的最大相关函数。
矩阵分析在这里得到了休息。一切都太非线性了，太接近100%的随机性了。如果有什么可以做的，你必须考虑模糊逻辑、熵、神经网络之类的问题。还有混沌理论，但不是比尔-威廉姆斯的 "交易混沌"，而是真正的 "数学 "混沌，很多东西已经被研究出来了--顺便说一下，是俄罗斯/苏联的数学家。
市场是一个正反馈系统。系统平衡的变化导致了增加不平衡的力量--当然是在一定程度上--然后又恢复。比如在发电机中。只是那里是一个惯性一个力，但这里...
这一理论很好地解释了支撑线和阻力线，以及最稳定的趋势发生在非常平静的市场中的事实。
Reshetov писал (а):
Itso:
数学分析就在这里。一切都太非线性了，太接近100%的随机性了。如果有的话，你必须考虑到模糊逻辑、熵、神经网络 等。还有混沌理论，但不是比尔-威廉姆斯的 "交易混沌"，而是真正的 "数学 "混沌，很多东西已经被研究出来了--顺便说一下，是俄罗斯/苏联的数学家。
市场是一个正反馈系统。系统平衡的变化导致了增加不平衡的力量--当然是在一定程度上--然后又恢复。比如在发电机中。只是那里是一个惯性一个力量，而这里...
这一理论很好地解释了支撑线和阻力线，以及最稳定的趋势发生在非常平静的市场中的事实。
那些在应用数学方面没有蓬勃发展的人休息一下。其余的人更喜欢从中赚钱。而非线性的东西很容易被还原成线性的形式，然后再还原。作为一个例子，你可以看看最小二乘法--恢复若干点上的最大相关函数。数学分析就在这里。一切都太非线性了，太接近100%的随机性了。如果有的话，你必须考虑到模糊逻辑、熵、神经网络 等。还有混沌理论，但不是比尔-威廉姆斯的 "交易混沌"，而是真正的 "数学 "混沌，很多东西已经被研究出来了--顺便说一下，是俄罗斯/苏联的数学家。
市场是一个正反馈系统。系统平衡的变化导致了增加不平衡的力量--当然是在一定程度上--然后又恢复。比如在发电机中。只是那里是一个惯性一个力量，而这里...
这一理论很好地解释了支撑线和阻力线，以及最稳定的趋势发生在非常平静的市场中的事实。
现在，那是天才。我会闭嘴的....
最小二乘法是线性回归分析的一种应用，它将简单地告诉你，是的--有一个趋势。 但交易员通过眼睛很好地确定了这一点。那又怎样？他又出来了，因为通常在他跑出来的时候就会注意到这个趋势。
当然，ISC比所有伪数学方法的趋势检测要好得多，但它根本不够。只是非线性导致了最大的跳跃，从而导致了利润。
IMHO这样说会更好--有的时候，运动不太可能，有的时候，有时环境的小变化会导致运动--而运动既可以是向上，也可以是向下，概率大致相同。
这就是我想谈的，而不是 "轰轰烈烈"。 ...
我记得在大学的电气工程理论课上，我们被教导过关于瞬态的知识：我们得到了一张有一堆电容器、线圈和电阻的图，我们用这张图来绘制瞬态。脉冲尖峰之后的价格走势与这些图非常相似。问题：系统的参数是未知的，是否可以用部分瞬态图画出一个延续？ 至少不考虑系统参数可能随时变化？
2 整数 - 瞬态为负反馈。该系统 "阻尼 "了外部冲击。这就是为什么他们持续的时间很短。
在外汇中，当趋势已经很弱并开始横向移动时，就会发生这种情况--有一个消退的振荡。
如果趋势是上升的，当没有更多的卖家时就会发生这种情况。一些持仓 的交易者（当然是多头）决定平仓。这导致了回调。对于一小群交易者来说，这是一个买入信号--但他们人数很少，而且向上的运动也很小。然后又是一个小的买点，并往下走，但更小，等等。你可以在图表上看到，趋势正在消退。
如果市场是一堆电容器、线圈和电阻，那就完了。但它是由人持有的，他们想要运动--有些人想要向上，有些人想要向下，有些人（那些还没有打开的人）不在乎--只要他们在开始时抓住运动。然后这一切又开始了...
在外汇中，当趋势已经很弱并开始横向移动时，就会发生这种情况--有一个消退的振荡。
如果趋势是上升的，当没有更多的卖家时就会发生这种情况。一些持仓 的交易者（当然是多头）决定平仓。这导致了回调。对于一小群交易者来说，这是一个买入信号--但他们人数很少，而且向上的运动也很小。然后又是一个小的买点，并往下走，但更小，等等。你可以在图表上看到，趋势正在消退。
如果市场是一堆电容器、线圈和电阻，那就完了。但它是由人持有的，他们想要运动--有些人想要向上，有些人想要向下，有些人（那些还没有打开的人）不在乎--只要他们在开始时抓住运动。然后这一切又开始了...
也许我错了，但我还没有找到一个关于V.Mat.及其部分的基本应用的主题，如可能的图表发展的矢量，图表在某一点的连续性或图表凸性理论，以预测市场方向的可能发展。
是原则上没有讨论过，还是只是没有人做过？
我认为，如果你想进行技术分析，你不能没有它。许多问题都是以图形方式解决的。 当我在研究所学习时，我在有限的经验数据上编写了物理过程的建模系统。相当准确地证明了这一点，而且有一个假设，在这个应用中也将是有用的。
例如，这个想法是计算图形发展的可能矢量，通过二次插值将其恢复到目标，然后计算与真实行为的分歧，以评估趋势的方向和质量。