傅立叶的帮助 - 页 12 1...5678910111213141516171819 新评论 Prival 2007.11.05 13:46 #111 Zhunko: 你必须知道如何以不同方式使用PF。 将其用于预定用途以外的目的。即在动力学上使用PF的意义。 我有一个真正的光谱过滤器。它能自动切断寄生谐波。 我自己对这个结果也很惊讶。我成功地将PF的劣势变成了优势。 1.PF有很多不同的用途。你说的直接分配（或间接分配）是什么意思，比方说二维PF？ 2.只有一个决定性的规则（通常称为阈值处理）才能切断 "真实频谱 "的虚假谐波。 或者你对 "真实频谱 "的概念与通常所知的解释不同。 以下是维基百科上的一段话 "离散傅里叶变换 是一个特例（有时用于近似）" Vadim Zhunko 2007.11.05 18:42 #112 人们对这些术语感到困惑。我不是指FFT或DFT，我是指谐波级数扩展。 Александр 2008.03.25 11:02 #113 Zhunko: 这是个多么老的话题啊! 好在我之前没有读过这本书。否则我就不会投入其中。在任何问题上做一个业余爱好者都是好的。没有障碍，没有先入为主的观念。 PF不适合用于静态应用中的预测。这是很清楚的，因为它是。 没有人提出由样本两端的价格差异引起的寄生谐波问题。 这是一个90度的角度！！！。在这样一个阵线上，有自然界中存在的所有谐波! 而除了klot，几乎没有人在动态中使用过PF。 我也做了一个可视化软件。而我得到了一个惊人的结果。 剩下的就是写一个预测器。当然，它不会预测到离它很远。但在一半的样本内，结果几乎是绝对的。 当我得到最终结果时，我一定会发表。而且会是什么也不重要。阴性结果也是一种结果。 那么，结果如何，你会分享吗？ Vadim Zhunko 2008.03.25 20:47 #114 迄今为止的结果是令人鼓舞的。仍有许多工作要做。 Andrew Shelkovenko 2008.11.16 15:01 #115 那么，结果是什么呢？ Andrew Shelkovenko 2009.01.11 14:58 #116 lsv писал(а)>> 趋势可以被分开。但傅里叶有一个缺点，我已经在上面写过了。我们取一个固定的时间间隔，为了进行转换，我们把这个时间间隔在两个方向上都乘以无穷大，结果是我们在无穷大的时间里有一个连续的信号（速率），因为正弦波是连续的。例如，我们的价格片断是10、11、12、13、12，为了做转换，我们需要把它做成一个连续的系列......。10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ...结果，未来的价格显然是已知的，是10，这就是为什么傅立叶不起作用。为了应用频率的理念，我们需要找到另一种分解方法。例如，你可以清楚地设置几个频率，通过列举，尽量减少误差，为它们选择振幅和相位的值，我们将得到一个趋势，但为此你需要一个非常强大的计算机。 解释略有不同。如果我们把一个函数的片段分解成一个傅里叶级数--一组谐波，那么如果我们再把这些谐波相加--我们就会得到一个原函数的切片，两边都乘以无穷大。 如果我们取一个1024条的样本，傅里叶认为，1024条是第一个谐波的周期。 如果在这个1024条的样本中，有任何周期为256条的波，那么在频谱中就会画出4次谐波。如果我们从样本中切出512条大块，再做一次傅里叶变换，我们就会在频谱中看到这些波的二次谐波。等等。 如果我们的样本包含一个趋势成分，即最终价格不等于初始价格，傅里叶变换将试图使用一组谐波来表示这个趋势的斜直线（！）。 和一堆谐波将出现在频谱中，与图表上的任何波都不对应。因此，如果任务是从价格图表中提取一些周期性的成分，那么在转换之前应该去除趋势成分。 编辑。我们可以减去低频波而不是趋势波，也就是说，我们可以去除低频。 这同样适用于价格跳跃，例如，由于新闻事件等原因。 Neutron 2009.01.11 16:06 #117 Zhunko писал(а)>> 到目前为止，结果是令人鼓舞的。>>仍有很多工作要做。 为了兴趣和真理，拿一个综合的随机变量，把你的方法应用到它身上，如果结果令人鼓舞，你就可以把你所研究出来的一切都扔掉。如果结果是不确定的，那么请随时与我们分享你的工作!下面是一个附有CB的文件。 看看吧。 附加的文件： rnd.zip 2536 kb Andrew Shelkovenko 2009.01.12 00:30 #118 klot писал(а)>> 这是我用来研究傅里叶的例子（指标）... 看看那里的代码 - 这并不难。 仔细看了看，调整了一些东西。在测试功能上，它是有效的。 附加的文件： fftspectr.mq4 5 kb Vadim Zhunko 2009.01.12 11:23 #119 Neutron >> : 为了兴趣和真理，拿一个综合的随机变量，把你的方法应用到它身上，如果结果令人鼓舞，你就可以把你所研究出来的一切都扔掉。如果结果是不确定的，那么请随时与我们分享你的工作!下面是一个附有CB的文件。 检查方法，看是否有虱子。 谢尔盖，你真的相信随机过程将永远不可逆转地是随机的吗？你是一个科学教条的粉丝吗？ 尝试在第四、第五或更多维度上考虑一个随机的二维或三维过程。那里根本就不是随机的。 我所发明的方法在理论上允许人们将任何随机过程还原成一个有规律的过程。但要实际应用它几乎是不可能的。计算机性能不足。 ================ 不幸的是，我在这个课题上停止了一年的工作。现在我又开始做了。我一定会贴出我的照片。 Neutron 2009.01.12 14:42 #120 Zhunko писал(а)>> 谢尔盖，你真的认为一个随机过程总是不可逆转地是随机的吗？你是一个科学教条的粉丝吗？ 是的，我确定。这就是为什么它被称为随机。否则，我们应该讨论的是一个准随机过程，等等。 试着在第四、第五和更多维度上考虑一个随机的二维或三维过程。那里根本就不是随机的。 这种揭示潜在规律性的方法（BP的信息维度），适用于准随机过程，在真正的随机过程中，该方法的维度与分析器空间的维度一致。如果用这种方法和其他估计方法来分析我发布的系列，你就会确信它的随机性。 我所发明的方法在理论上允许你将任何随机过程还原成一个有规律的过程。 Zhunko， 你在这里必须谦虚谨慎。谦虚只是一种修饰，而谨慎则是让你在大声说出一些不真实的东西时，不至于公开踢回屁股:-) 如果你有办法从偶然的BP中得到非偶然的BP，那么你要么是略带欺骗性（如展望未来），要么是略带妄想（根据情况划线），没有第三种。 1...5678910111213141516171819 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
你必须知道如何以不同方式使用PF。
将其用于预定用途以外的目的。即在动力学上使用PF的意义。
我有一个真正的光谱过滤器。它能自动切断寄生谐波。
我自己对这个结果也很惊讶。我成功地将PF的劣势变成了优势。
1.PF有很多不同的用途。你说的直接分配（或间接分配）是什么意思，比方说二维PF？
2.只有一个决定性的规则（通常称为阈值处理）才能切断 "真实频谱 "的虚假谐波。 或者你对 "真实频谱 "的概念与通常所知的解释不同。
以下是维基百科上的一段话 "离散傅里叶变换 是一个特例（有时用于近似）"
这是个多么老的话题啊!
好在我之前没有读过这本书。否则我就不会投入其中。在任何问题上做一个业余爱好者都是好的。没有障碍，没有先入为主的观念。
PF不适合用于静态应用中的预测。这是很清楚的，因为它是。
没有人提出由样本两端的价格差异引起的寄生谐波问题。
这是一个90度的角度！！！。在这样一个阵线上，有自然界中存在的所有谐波!
而除了klot，几乎没有人在动态中使用过PF。
我也做了一个可视化软件。而我得到了一个惊人的结果。
剩下的就是写一个预测器。当然，它不会预测到离它很远。但在一半的样本内，结果几乎是绝对的。
当我得到最终结果时，我一定会发表。而且会是什么也不重要。阴性结果也是一种结果。
那么，结果如何，你会分享吗？
趋势可以被分开。但傅里叶有一个缺点，我已经在上面写过了。我们取一个固定的时间间隔，为了进行转换，我们把这个时间间隔在两个方向上都乘以无穷大，结果是我们在无穷大的时间里有一个连续的信号（速率），因为正弦波是连续的。例如，我们的价格片断是10、11、12、13、12，为了做转换，我们需要把它做成一个连续的系列......。10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ...结果，未来的价格显然是已知的，是10，这就是为什么傅立叶不起作用。为了应用频率的理念，我们需要找到另一种分解方法。例如，你可以清楚地设置几个频率，通过列举，尽量减少误差，为它们选择振幅和相位的值，我们将得到一个趋势，但为此你需要一个非常强大的计算机。
解释略有不同。如果我们把一个函数的片段分解成一个傅里叶级数--一组谐波，那么如果我们再把这些谐波相加--我们就会得到一个原函数的切片，两边都乘以无穷大。
如果我们取一个1024条的样本，傅里叶认为，1024条是第一个谐波的周期。
如果在这个1024条的样本中，有任何周期为256条的波，那么在频谱中就会画出4次谐波。如果我们从样本中切出512条大块，再做一次傅里叶变换，我们就会在频谱中看到这些波的二次谐波。等等。
如果我们的样本包含一个趋势成分，即最终价格不等于初始价格，傅里叶变换将试图使用一组谐波来表示这个趋势的斜直线（！）。
和一堆谐波将出现在频谱中，与图表上的任何波都不对应。因此，如果任务是从价格图表中提取一些周期性的成分，那么在转换之前应该去除趋势成分。
编辑。我们可以减去低频波而不是趋势波，也就是说，我们可以去除低频。
这同样适用于价格跳跃，例如，由于新闻事件等原因。
到目前为止，结果是令人鼓舞的。>>仍有很多工作要做。
为了兴趣和真理，拿一个综合的随机变量，把你的方法应用到它身上，如果结果令人鼓舞，你就可以把你所研究出来的一切都扔掉。如果结果是不确定的，那么请随时与我们分享你的工作!下面是一个附有CB的文件。
看看吧。
这是我用来研究傅里叶的例子（指标）...
看看那里的代码 - 这并不难。
仔细看了看，调整了一些东西。在测试功能上，它是有效的。
为了兴趣和真理，拿一个综合的随机变量，把你的方法应用到它身上，如果结果令人鼓舞，你就可以把你所研究出来的一切都扔掉。如果结果是不确定的，那么请随时与我们分享你的工作!下面是一个附有CB的文件。
检查方法，看是否有虱子。
谢尔盖，你真的相信随机过程将永远不可逆转地是随机的吗？你是一个科学教条的粉丝吗？
尝试在第四、第五或更多维度上考虑一个随机的二维或三维过程。那里根本就不是随机的。
我所发明的方法在理论上允许人们将任何随机过程还原成一个有规律的过程。但要实际应用它几乎是不可能的。计算机性能不足。
================
不幸的是，我在这个课题上停止了一年的工作。现在我又开始做了。我一定会贴出我的照片。
谢尔盖，你真的认为一个随机过程总是不可逆转地是随机的吗？你是一个科学教条的粉丝吗？
是的，我确定。这就是为什么它被称为随机。否则，我们应该讨论的是一个准随机过程，等等。
试着在第四、第五和更多维度上考虑一个随机的二维或三维过程。那里根本就不是随机的。
这种揭示潜在规律性的方法（BP的信息维度），适用于准随机过程，在真正的随机过程中，该方法的维度与分析器空间的维度一致。如果用这种方法和其他估计方法来分析我发布的系列，你就会确信它的随机性。
我所发明的方法在理论上允许你将任何随机过程还原成一个有规律的过程。
Zhunko， 你在这里必须谦虚谨慎。谦虚只是一种修饰，而谨慎则是让你在大声说出一些不真实的东西时，不至于公开踢回屁股:-)
如果你有办法从偶然的BP中得到非偶然的BP，那么你要么是略带欺骗性（如展望未来），要么是略带妄想（根据情况划线），没有第三种。