傅立叶的帮助 - 页 16 1...910111213141516171819 新评论 AlexeyFX 2011.10.20 13:21 #151 trol222: 而且切片是这样的--不是垂直的 我很不好意思地问...这些片子在物理上或其他方面是否有意义？ trol222 2011.10.20 13:39 #152 AlexeyFX: 我很不好意思地问...这些切片在物理上或其他方面是否有任何意义？我想尝试一下，也许切片交叉点的挤出法会带来一些东西......在图片中，它是一种特殊情况...... 对于信号，一些2ma的交叉点，这是最好的，你不能从看捣蛋鬼的扇子上看出来......一些关于ma的重要性的水平在此刻。 trol222 2011.10.20 13:48 #153 AlexeyFX: 当在一个垂直切片上分析马氏时，我们加上已经发生的影响这个切片的变化，但我们没有考虑到这些过去变化的动态......。而像上图这样的切片，越是深入，最近的价格上涨的影响越大，过去的变化的影响越小.....。 事实上，马的时期越高，它就越滞后于价格....。滞后发生的原因是越来越多的价格读数被考虑在内，而且总和被这些读数除以的数量越多。 trol222 2011.10.20 14:50 #154 在X - 0,1,2,......12 在Y - n0,n1,.....,n12 黑色曲线--价格（n0=0,n1,n2,n3,n4...,n12）--从原点画起 绿线=(n0+n1)/2, (n1+n2)/2,...(n11+n12)/2 - MA 2周期 - 绘图从y轴的第二个分部通过 蓝线=((n0+n1)/2+n2)/2, ((n1+n2)/2+n3)/2,.......((n10+n11)/2+n12)/2 - 该图来自y轴的第三次划分 . . . 然后将每条线的参考点依次连接到对方身上 ......并比较线路变化的动态情况 接下来，我们对Ma3、Ma4、Ma5、..........。 并比较所有Ma的总趋势 然后将傅里叶函数应用于结果... AlexeyFX 2011.10.20 15:29 #155 trol222: 蓝线=((n0+n1)/2+n2)/2, ((n1+n2)/2+n3)/2,.......((n10+n11)/2+n12)/2 绘图来自y轴的第三次划分 ((n0+n1)/2+n2)/2=(n0+n1+2*n2)/4, верно? 我画了这个东西作为滤波器的振幅-频率响应和频率响应。 非常奇怪的事情...甚至不知道该怎么做... trol222 2011.10.20 15:34 #156 AlexeyFX: ((n0+n1)/2+n2)/2=(n0+n1+2*n2)/4, верно? 我把这个东西的AFC和FFC画成了一个过滤器 非常奇怪的东西...我甚至不知道该如何理解它... 它不像它应该做任何有用的事情....。也许对这些线的切面的动态进行傅里叶分解会有帮助 为不同行业的客户提供不同的服务。因此，如果那里有一些非稳态的周期性，也许傅里叶分解将是有用的......。 AlexeyFX 2011.10.20 17:52 #157 trol222: 所以它不像有什么有用的东西可以从它那里得到....。也许对这些线条的切片动态进行傅里叶分解会有帮助 为不同行业的客户提供不同的服务。而在这里，如果有某种非稳态的周期性存在，也许傅里叶分解将是一种溢价...... 但如果不是这样呢？事实上，我认为周期性有时是存在的，有时不是。而如果你不能预测它何时开始和结束，你就无法判断傅立叶是否适用。 实际上，这里没有傅立叶的问题也够多了，所以我从远处开始。我想了解为什么使用(n0+n1+2*n2)/4这个公式，而不是通常的(n0+n1+n2)/3。在我看来，其结果要糟糕得多。 trol222 2011.10.20 17:59 #158 AlexeyFX: 但如果不是这样呢？事实上，我认为周期性有时是存在的，有时不是。而如果你不能预测它何时开始和结束，你就无法判断傅立叶是否适用。 一般来说，没有傅立叶，这里的问题已经够多了，所以我从远处开始。我想了解为什么使用(n0+n1+2*n2)/4这个公式，而不是通常的(n0+n1+n2)/3。在我看来，其结果要糟糕得多。 也许可以预测相变已经有了一些... trol222 2011.10.21 06:29 #159 AlexeyFX: ((n0+n1)/2+n2)/2=(n0+n1+2*n2)/4, верно? 我把这个东西的AFC和FFC画成了一个过滤器 非常奇怪的东西...我甚至不知道该如何理解它... 我们应该知道MA风扇在未来将如何表现（大约），但如果不考虑它的动态，它就会滞后，所以对于每一个Ma，我们可以说会有什么影响，比如说，每小时+20点，并知道它的行为特征--在随后的读数中，这种激励到一定深度后的轨迹--比已知未来的小区间...... 我认为上述这种分类将有助于在每个样本中确定高马氏的变化特征，知道低马氏的变化特征，在其中一个样本中，可以看到高马氏在低马氏之前的重要性，或者反过来，即低马氏的冲动将比高马氏的冲动更重要--这对构建一般包络线很重要 .... 在这种情况下，该公式应予以纠正。 trol222 2011.10.21 06:38 #160 我将使图片更容易阅读。 1...910111213141516171819 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
而且切片是这样的--不是垂直的
我很不好意思地问...这些片子在物理上或其他方面是否有意义？
我很不好意思地问...这些切片在物理上或其他方面是否有任何意义？
我想尝试一下，也许切片交叉点的挤出法会带来一些东西......在图片中，它是一种特殊情况......
对于信号，一些2ma的交叉点，这是最好的，你不能从看捣蛋鬼的扇子上看出来......一些关于ma的重要性的水平在此刻。
当在一个垂直切片上分析马氏时，我们加上已经发生的影响这个切片的变化，但我们没有考虑到这些过去变化的动态......。而像上图这样的切片，越是深入，最近的价格上涨的影响越大，过去的变化的影响越小.....。
事实上，马的时期越高，它就越滞后于价格....。滞后发生的原因是越来越多的价格读数被考虑在内，而且总和被这些读数除以的数量越多。
在X - 0,1,2,......12 在Y - n0,n1,.....,n12
黑色曲线--价格（n0=0,n1,n2,n3,n4...,n12）--从原点画起
绿线=(n0+n1)/2, (n1+n2)/2,...(n11+n12)/2 - MA 2周期 - 绘图从y轴的第二个分部通过
蓝线=((n0+n1)/2+n2)/2, ((n1+n2)/2+n3)/2,.......((n10+n11)/2+n12)/2 - 该图来自y轴的第三次划分
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然后将每条线的参考点依次连接到对方身上
......并比较线路变化的动态情况
接下来，我们对Ma3、Ma4、Ma5、..........。
并比较所有Ma的总趋势
然后将傅里叶函数应用于结果...
蓝线=((n0+n1)/2+n2)/2, ((n1+n2)/2+n3)/2,.......((n10+n11)/2+n12)/2 绘图来自y轴的第三次划分
((n0+n1)/2+n2)/2=(n0+n1+2*n2)/4, верно?
我画了这个东西作为滤波器的振幅-频率响应和频率响应。
非常奇怪的事情...甚至不知道该怎么做...
((n0+n1)/2+n2)/2=(n0+n1+2*n2)/4, верно?
我把这个东西的AFC和FFC画成了一个过滤器
非常奇怪的东西...我甚至不知道该如何理解它...
它不像它应该做任何有用的事情....。也许对这些线的切面的动态进行傅里叶分解会有帮助
为不同行业的客户提供不同的服务。因此，如果那里有一些非稳态的周期性，也许傅里叶分解将是有用的......。
所以它不像有什么有用的东西可以从它那里得到....。也许对这些线条的切片动态进行傅里叶分解会有帮助
为不同行业的客户提供不同的服务。而在这里，如果有某种非稳态的周期性存在，也许傅里叶分解将是一种溢价......
但如果不是这样呢？事实上，我认为周期性有时是存在的，有时不是。而如果你不能预测它何时开始和结束，你就无法判断傅立叶是否适用。
实际上，这里没有傅立叶的问题也够多了，所以我从远处开始。我想了解为什么使用(n0+n1+2*n2)/4这个公式，而不是通常的(n0+n1+n2)/3。在我看来，其结果要糟糕得多。
但如果不是这样呢？事实上，我认为周期性有时是存在的，有时不是。而如果你不能预测它何时开始和结束，你就无法判断傅立叶是否适用。
一般来说，没有傅立叶，这里的问题已经够多了，所以我从远处开始。我想了解为什么使用(n0+n1+2*n2)/4这个公式，而不是通常的(n0+n1+n2)/3。在我看来，其结果要糟糕得多。
((n0+n1)/2+n2)/2=(n0+n1+2*n2)/4, верно?
我把这个东西的AFC和FFC画成了一个过滤器
非常奇怪的东西...我甚至不知道该如何理解它...
我们应该知道MA风扇在未来将如何表现（大约），但如果不考虑它的动态，它就会滞后，所以对于每一个Ma，我们可以说会有什么影响，比如说，每小时+20点，并知道它的行为特征--在随后的读数中，这种激励到一定深度后的轨迹--比已知未来的小区间......
我认为上述这种分类将有助于在每个样本中确定高马氏的变化特征，知道低马氏的变化特征，在其中一个样本中，可以看到高马氏在低马氏之前的重要性，或者反过来，即低马氏的冲动将比高马氏的冲动更重要--这对构建一般包络线很重要 ....
在这种情况下，该公式应予以纠正。