如何在市场分析中实现质的飞跃？有一个选项。 - 页 7 12345678910 新评论 [删除] 2006.11.28 14:46 #61 你是否有结果表明市场不是随机的？我已经做了很多不同的引文分析，然后用随机代替，差别很小。我不知道证明时间序列 随机性的方法，也不知道它们是否存在。事实上，我从未遇到过自然界中任何时间序列是随机的证据（蚂蚁数量、心跳等），也没有遇到过相反的证据。 Christo Tsvetanov 2006.11.28 14:56 #62 实际上从统计学的角度来看--市场几乎是随机的，没有什么趋势成分。但这已经足够了... [删除] 2006.11.28 15:01 #63 一般来说，随机性在世界中是否有一席之地？- 这个问题相当具有哲学性。 关于生活：为什么正好是4个权重因素？在我看来，只有在优化过程中拒绝使用止损，才能谈得上这种类型的神经网络 的有效性。 [删除] 2006.11.28 15:29 #64 Reshetov: 至于小波，这是个相当大的骗局。如果我们采取任何函数，将其分解为傅里叶数列，并相对于零谐波水平进行重建，它就属于小波的定义，因为在这个水平上的函数直方图的积分为0。小波操作者只发明了他们的 "发明 "据说比傅里叶变换包含更多的信息。 他妈的说客们在撒谎。 惊人的知识--我是说，小波分析。 实际上，在小波分析中。 分解不是以无限期的正弦波为基础，而是以短时的正弦波为基础。 "小波。这使我们有可能分析非平稳的 系列。小波分析的信息显示是与傅里叶分析相对应的。 在一个二维平面上。由于这些特点，小波分析已经得到了最广泛的支持。 它被用于大量的领域--地震、雷达、压缩等。 和信息安全、医学等。通过对输入信号应用小波分析，神经网络的 学习曲线将提高几个数量级。 我们很想知道，一个套利、分析几何、神经网络和傅里叶分析的行家，如何建立一个傅里叶分解，然后推导出最简单的几乎是 表分析函数y=A0*sin(x**2)在区间上给出，例如从0到 10*pi。在小波分析中，这并不难做到。 Yury Reshetov 2006.11.28 15:52 #65 Itso: 实际上从统计学的角度来看--市场几乎是随机的，没有什么趋势成分。但这已经足够了... 许多人还混淆了随机和同样可能发生的事件。如果你抛错了硬币，头和尾会随机落下，但概率不同。知道了概率的差异，就可以在这次老鹰抛球中获得优势。与此类似，如果一个点的上升和一个点的下降有不同的概率，那么不把这种差异装进口袋就是一种罪恶。还有，为什么#通用汽车#的股票会随机移动，比如说，如果该公司在销售上获得每股x美元的利润。或者说玉米期货的价格也不是随机的，如果它被蝗虫啃食了。所有的市场都不是随机的，而是与已经决定供应或需求的不同因素相关联的。 Yury Reshetov 2006.11.28 15:58 #66 New: 雷舍托夫。 就小波而言，这是个相当大的骗局。如果我们取任何函数，将其分解成傅里叶数列并还原，那么它就属于相对于零谐波水平的小波定义，因为在这个水平上的函数直方图的积分是0。小波操作者只发明了他们的 "发明 "据说比傅里叶变换包含更多的信息。 他妈的说客们在撒谎。 通过对输入信号进行小波分析，神经网络的 学习速度将提高几个数量级。 到底为什么会增加几个数量级？我宁愿谎报20%的情况。但在数量级上是如此。熵--对信息量的衡量不能以数量级的方式增长，只是因为某些函数被称为小波，这在吸食者中很时髦。 Yury Reshetov 2006.11.28 16:01 #67 getch: 你是否有结果表明市场不是随机的？我已经做了很多不同的引文分析，然后用随机代替，差别很小。我不知道证明时间序列随机性的方法，也不知道它们是否存在。事实上，我从未遇到过自然界中任何时间序列是随机的证据（蚂蚁数量、心跳等），也没有遇到过相反的证据。 而且，如果你拿着引文，比方说随机游离于伯努利的方案，获得了这样或那样的结果，看不出两者之间的区别，谁能怪你呢。闲暇时去看看眼科医生，也许他能帮助你。 [删除] 2006.11.28 16:10 #68 我没有使用伯努利的方案，我把它与MathCad中内置的随机函数得到的伪随机序列进行了比较。你可以责怪这个函数，但我确信它和时间序列 的报价之间没有关联。让我们说得更具体些，既然你不需要眼科医生的帮助，那就告诉我差异在哪里。既然你如此自信，为什么不以明确的证据来支持它呢？ Yury Reshetov 2006.11.28 19:08 #69 getch: 我没有使用伯努利的方案，我把它与MathCad中内置的随机函数得到的伪随机序列进行了比较。你可以责怪这个函数，但我确信它和时间序列的报价之间没有关联。让我们说得更具体些，既然你不需要眼科医生的帮助，那就告诉我差异在哪里。既然你如此自信，为什么不以明确的证据来支持它呢？ 如果某个时间函数和任何其他时间函数之间的相关系数接近于0，那么它们是相互独立的。但这并不是说，与随机过程缺乏相关性可以说明第二个函数的随机性。如果一个随机过程与其他一些随机或非随机过程相关，那将是令人惊讶的。 你最好在闲暇时读一读数学书。也许你会在那里找到一些熟悉的字母。你在敲打你的胸口，就像你一直在研究随机性的引言。我想，你一定真的研究过引号中的概率分布，计算过各种分散和导数函数，答辩过几篇论文，发表过几篇科学著作。但结果发现，盖奇是一个普通的业余爱好者，他为自己的无能而报名，或者简单地说，是瘸腿。 [删除] 2006.11.28 19:45 #70 我不知道你有什么更多的东西，自卑感还是优越感。但在你身上频繁的表现，无论如何也不能打动我。我不能不尊重我的对话者，这种观念。现在说说随意性。每个熟悉数学的人对报价所做的第一件事--将概率理论应用于它们。这是由许多人做的。结果是无声的。只要说这些结果实际上没有用于编写自动化系统就够了（当然，这种说法是没有根据的）。现在想象一下，在一段时间内，报价变得随机，由许多人编写的系统会不会产生不同的结果？我未经证实的观点是，它们会产生相同的结果。为了检查这一点，采取任何专家顾问，并通过任何伪随机序列运行它。然后再进行比较。当然，这一切都说明不了什么。我是让你证明报价的时间序列 的非随机性，还是你不想在这种 "废话 "上浪费时间？ 12345678910 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
至于小波，这是个相当大的骗局。如果我们采取任何函数，将其分解为傅里叶数列，并相对于零谐波水平进行重建，它就属于小波的定义，因为在这个水平上的函数直方图的积分为0。小波操作者只发明了他们的 "发明 "据说比傅里叶变换包含更多的信息。 他妈的说客们在撒谎。
惊人的知识--我是说，小波分析。 实际上，在小波分析中。
分解不是以无限期的正弦波为基础，而是以短时的正弦波为基础。
"小波。这使我们有可能分析非平稳的
系列。小波分析的信息显示是与傅里叶分析相对应的。
在一个二维平面上。由于这些特点，小波分析已经得到了最广泛的支持。
它被用于大量的领域--地震、雷达、压缩等。
和信息安全、医学等。通过对输入信号应用小波分析，神经网络的 学习曲线将提高几个数量级。
我们很想知道，一个套利、分析几何、神经网络和傅里叶分析的行家，如何建立一个傅里叶分解，然后推导出最简单的几乎是
表分析函数y=A0*sin(x**2)在区间上给出，例如从0到
10*pi。在小波分析中，这并不难做到。
实际上从统计学的角度来看--市场几乎是随机的，没有什么趋势成分。但这已经足够了...
就小波而言，这是个相当大的骗局。如果我们取任何函数，将其分解成傅里叶数列并还原，那么它就属于相对于零谐波水平的小波定义，因为在这个水平上的函数直方图的积分是0。小波操作者只发明了他们的 "发明 "据说比傅里叶变换包含更多的信息。 他妈的说客们在撒谎。
通过对输入信号进行小波分析，神经网络的 学习速度将提高几个数量级。
你是否有结果表明市场不是随机的？我已经做了很多不同的引文分析，然后用随机代替，差别很小。我不知道证明时间序列随机性的方法，也不知道它们是否存在。事实上，我从未遇到过自然界中任何时间序列是随机的证据（蚂蚁数量、心跳等），也没有遇到过相反的证据。
我没有使用伯努利的方案，我把它与MathCad中内置的随机函数得到的伪随机序列进行了比较。你可以责怪这个函数，但我确信它和时间序列的报价之间没有关联。让我们说得更具体些，既然你不需要眼科医生的帮助，那就告诉我差异在哪里。既然你如此自信，为什么不以明确的证据来支持它呢？
你最好在闲暇时读一读数学书。也许你会在那里找到一些熟悉的字母。你在敲打你的胸口，就像你一直在研究随机性的引言。我想，你一定真的研究过引号中的概率分布，计算过各种分散和导数函数，答辩过几篇论文，发表过几篇科学著作。但结果发现，盖奇是一个普通的业余爱好者，他为自己的无能而报名，或者简单地说，是瘸腿。