随机谐振 - 页 2 123456789...38 新评论 aab 2007.10.12 07:37 #11 Mathemat: 稳态是指反转或修正期间的平顶。趋势是不稳定的状态，从一个平面过渡到下一个平面。在趋势之前，一个有规律的信号被平坦的噪音所放大，表现为突然的、往往是瞬间的从一个水平到另一个水平的跳跃。 我们如何能从中学习到一些实际的东西？ P.S. 例如，我们如何从波动性中只提取随机成分（纯噪音）来得到一个有规律的信号？ 众所周知，波动性是一个反持久的过程。简单地从中减去一个常数是不行的，因为信号在趋势中越来越强。去势？那么我想知道，放大系数等于多少呢？ 这是个很奇怪的想法（反正对我来说......我只是在学习），平坦是稳定的，而趋势只是一个过渡。 我以为，市场在移动（趋势）和停滞（平坦），所以市场不知道该往哪里走。也就是说，理想的市场是一条水平的直线，上帝保佑。 噪声提取，小波似乎是为它设计的（我可能是错的）。 好运。 aab 2007.10.12 07:52 #12 lna01: 感觉它在某种程度上与潜在的模型产生了共鸣，或者说是我对哪里和如何使用它们的看法:)。 我在哪里可以读到从你的观点出发的潜在模特，因为谷歌上有大量的 "潜在模特"，生活一如既往地围绕着美女。 Sceptic Philozoff 2007.10.12 08:11 #13 AAB писал (а): 也就是说，理想的市场是一条水平的直线--上帝保佑。 实际上，有一种观念认为，市场远离平衡，总是处于灾难的边缘（分岔）。远离经典平衡是自然和社会混沌系统的一个特征。一个小小的碰撞就足以破坏脆弱的准稳定状态（平衡类型的，只是不稳定）。这是从平淡到趋势的过渡。 Candid 2007.10.12 08:16 #14 AAB: 我在哪里可以读到从你的观点出发的潜在模式，因为谷歌被 "潜在模式 "噎住了，生活一如既往地围绕着小人物。 在平行论坛上有一个很好的主题 :)https://www.mql5.com/ru/forum/50458，但这是相当多的泥沙俱下。一个例子见http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275。 至于我的观点，这样的模型只是应该描述稳定状态，从而为分离 "外部 "信号打开一个基本的可能性。 Rashid Umarov 2007.10.12 08:25 #15 你说的 "稳定状态 "是什么意思？ aab 2007.10.12 08:26 #16 lna01: AAB。 我在哪里可以读到从你的观点出发的潜在模式，因为谷歌上到处都是 "潜在模式"，生活一如既往地围绕着乐乐。 在平行论坛上有一个很好的主题 :)https://www.mql5.com/ru/forum/50458，但这是相当多的泥沙俱下。一个例子见http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275。 至于我的观点，这样的模型只是应该描述稳定状态，从而为隔离 "外部 "信号打开一个基本的可能性。 好的，谢谢你的链接。但我认为 "它是相当严重的噪音 "这句话，是大大低估了；）。 Сергей 2007.10.12 10:08 #17 如果我理解正确的话，你需要寻找系统/模型的特征（也许是基于时间序列），在那里，这个 "当前 "的弱的常规信号将与噪声产生共振，也就是说，它将被多重放大。特别强调。我可以更具体地说：换句话说，如果从实际角度出发，应该控制噪声的参数，并寻找其特征值，在这些值上，共振的概率会明显增加。几乎不可能计算出确切的轨迹，但可能会计算出未来方向性运动的主要特征（动量、跳跃、摆动--不管怎样）。因此，有必要设定。- 当前噪声的参数（我假设它们是不同的）。- 当前信号参数当然，这其中也有一些困难。信噪比关系受对方的影响很大。对于目前的信号，有两个简单的选择。- 是用某种低通滤波器来隔离信号（小波选项对这个模型相当好）。- 使用各种回归法或其组合在一般情况下，我们将需要对相同的系统元素进行预测。- 未来噪音的参数 - 未来的信号参数对噪音的预测可能会让你微笑，但我认为它应该是系统的一个重要部分。当然，你不需要预测噪声本身，但你确实需要对未来噪声的基本参数得出一些结论。在我看来，共振本身具有非常随机的性质，它是否会加起来，几乎完全取决于噪音。PS 01：这是一个有趣的想法，所以考虑到必要的研究和尝试不同的变体，这将需要一年或更长时间。 toMathemat 稳态是指在反转或修正期间的顶部平坦。趋势是不稳定的状态，从一个平面过渡到下一个平面。 我在我的模型中使用这个概念。它的效果非常好。 Victor Nikolaev 2007.10.12 10:18 #18 grasn: 如果我理解正确的话，你需要寻找系统/模型的特征（也许是基于时间序列），在那里，这个 "当前 "的弱的常规信号将与噪声产生共振，也就是说，它将被多重放大。特别强调。 我可以说得更具体一些：换句话说，如果从实际角度出发，应该控制噪声参数，并寻找这样的噪声特性，在这种情况下，共振的概率会明显增加。 计算准确的轨迹是不太可能的，但也许可以计算出未来方向性运动的主要特征（动量、跳跃、扫荡--不管怎样）。因此，有必要设定。 - 当前噪声的参数（我假设它们是不同的）。 - 当前信号参数 当然，这其中也有一些困难。信噪比关系受对方的影响很大。对于目前的信号，有两个简单的选择。 - 是用某种低通滤波器来隔离信号（小波选项对这个模型相当好）。 - 使用各种回归法或其组合 在一般情况下，我们将需要对相同的系统元素进行预测。 - 未来噪音的参数 - 未来的信号参数 对噪音的预测可能会让你微笑，但我认为它应该是系统的一个重要部分。当然，你不需要预测噪声本身，但你确实需要对未来噪声的基本参数得出一些结论。在我看来，共振本身具有非常随机的性质，它是否会加起来，几乎完全取决于噪音。 PS 01：这是一个有趣的想法，所以考虑到必要的研究和尝试不同的变体，这将需要一年或更长时间。 到数学 稳态是指在反转或修正期间的顶部平坦。趋势是不稳定的状态，从一个平面过渡到下一个平面。 我在我的模型中使用这个概念。它的效果非常好。 如果我对这篇文章理解正确的话，你必须寻找一个永久性的影响来源。但结果可能是没有一个。或者说有很多人，这是同一件事。那么，你是如何去做的呢？ Сергей 2007.10.12 10:33 #19 Vinin: 如果我对这篇文章的理解是正确的，你需要寻找一个永久性的影响来源。但结果可能是没有一个。或者说有很多人，这是同一件事。那么，你是如何去做的呢？ 我有一种强烈的感觉，我需要寻找这两样东西，所有这些都是非常令人沮丧的。我将从噪音开始我的旅程，特别是我已经想处理它很长时间了。 Victor Nikolaev 2007.10.12 10:39 #20 grasn: 维宁。 如果我对这篇文章的理解是正确的，你需要寻找一个永久性的影响来源。但结果可能是，没有任何东西。或者说有很多人，这是同一件事。那么，该怎么做呢？ 我有一种强烈的感觉，我需要寻找这两样东西，所有这些都是非常令人沮丧的。可选的是，我将从噪音开始我的旅程，尤其是我已经想处理它很久了。 当然，你可以把任务分割开来。但随后你必须寻找一个答案--谁受益？但这听起来像是一个幼稚的问题。虽然我可能是错的。 123456789...38 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
稳态是指反转或修正期间的平顶。趋势是不稳定的状态，从一个平面过渡到下一个平面。在趋势之前，一个有规律的信号被平坦的噪音所放大，表现为突然的、往往是瞬间的从一个水平到另一个水平的跳跃。
我们如何能从中学习到一些实际的东西？
P.S. 例如，我们如何从波动性中只提取随机成分（纯噪音）来得到一个有规律的信号？ 众所周知，波动性是一个反持久的过程。简单地从中减去一个常数是不行的，因为信号在趋势中越来越强。去势？那么我想知道，放大系数等于多少呢？
噪声提取，小波似乎是为它设计的（我可能是错的）。
好运。
感觉它在某种程度上与潜在的模型产生了共鸣，或者说是我对哪里和如何使用它们的看法:)。
我在哪里可以读到从你的观点出发的潜在模式，因为谷歌被 "潜在模式 "噎住了，生活一如既往地围绕着小人物。
在平行论坛上有一个很好的主题 :)https://www.mql5.com/ru/forum/50458，但这是相当多的泥沙俱下。一个例子见http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275。 至于我的观点，这样的模型只是应该描述稳定状态，从而为分离 "外部 "信号打开一个基本的可能性。
我在哪里可以读到从你的观点出发的潜在模式，因为谷歌上到处都是 "潜在模式"，生活一如既往地围绕着乐乐。
在平行论坛上有一个很好的主题 :)https://www.mql5.com/ru/forum/50458，但这是相当多的泥沙俱下。一个例子见http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275。 至于我的观点，这样的模型只是应该描述稳定状态，从而为隔离 "外部 "信号打开一个基本的可能性。
如果我理解正确的话，你需要寻找系统/模型的特征（也许是基于时间序列），在那里，这个 "当前 "的弱的常规信号将与噪声产生共振，也就是说，它将被多重放大。特别强调。
我可以更具体地说：换句话说，如果从实际角度出发，应该控制噪声的参数，并寻找其特征值，在这些值上，共振的概率会明显增加。
几乎不可能计算出确切的轨迹，但可能会计算出未来方向性运动的主要特征（动量、跳跃、摆动--不管怎样）。因此，有必要设定。
- 当前噪声的参数（我假设它们是不同的）。
- 当前信号参数
当然，这其中也有一些困难。信噪比关系受对方的影响很大。对于目前的信号，有两个简单的选择。
- 是用某种低通滤波器来隔离信号（小波选项对这个模型相当好）。
- 使用各种回归法或其组合
在一般情况下，我们将需要对相同的系统元素进行预测。
- 未来噪音的参数
- 未来的信号参数
对噪音的预测可能会让你微笑，但我认为它应该是系统的一个重要部分。当然，你不需要预测噪声本身，但你确实需要对未来噪声的基本参数得出一些结论。在我看来，共振本身具有非常随机的性质，它是否会加起来，几乎完全取决于噪音。
PS 01：这是一个有趣的想法，所以考虑到必要的研究和尝试不同的变体，这将需要一年或更长时间。
toMathemat我在我的模型中使用这个概念。它的效果非常好。
如果我理解正确的话，你需要寻找系统/模型的特征（也许是基于时间序列），在那里，这个 "当前 "的弱的常规信号将与噪声产生共振，也就是说，它将被多重放大。特别强调。
我可以说得更具体一些：换句话说，如果从实际角度出发，应该控制噪声参数，并寻找这样的噪声特性，在这种情况下，共振的概率会明显增加。
计算准确的轨迹是不太可能的，但也许可以计算出未来方向性运动的主要特征（动量、跳跃、扫荡--不管怎样）。因此，有必要设定。
- 当前噪声的参数（我假设它们是不同的）。
- 当前信号参数
当然，这其中也有一些困难。信噪比关系受对方的影响很大。对于目前的信号，有两个简单的选择。
- 是用某种低通滤波器来隔离信号（小波选项对这个模型相当好）。
- 使用各种回归法或其组合
在一般情况下，我们将需要对相同的系统元素进行预测。
- 未来噪音的参数
- 未来的信号参数
对噪音的预测可能会让你微笑，但我认为它应该是系统的一个重要部分。当然，你不需要预测噪声本身，但你确实需要对未来噪声的基本参数得出一些结论。在我看来，共振本身具有非常随机的性质，它是否会加起来，几乎完全取决于噪音。
PS 01：这是一个有趣的想法，所以考虑到必要的研究和尝试不同的变体，这将需要一年或更长时间。
到数学我在我的模型中使用这个概念。它的效果非常好。
如果我对这篇文章理解正确的话，你必须寻找一个永久性的影响来源。但结果可能是没有一个。或者说有很多人，这是同一件事。那么，你是如何去做的呢？
如果我对这篇文章的理解是正确的，你需要寻找一个永久性的影响来源。但结果可能是没有一个。或者说有很多人，这是同一件事。那么，你是如何去做的呢？
我有一种强烈的感觉，我需要寻找这两样东西，所有这些都是非常令人沮丧的。我将从噪音开始我的旅程，特别是我已经想处理它很长时间了。
如果我对这篇文章的理解是正确的，你需要寻找一个永久性的影响来源。但结果可能是，没有任何东西。或者说有很多人，这是同一件事。那么，该怎么做呢？
我有一种强烈的感觉，我需要寻找这两样东西，所有这些都是非常令人沮丧的。可选的是，我将从噪音开始我的旅程，尤其是我已经想处理它很久了。
当然，你可以把任务分割开来。但随后你必须寻找一个答案--谁受益？但这听起来像是一个幼稚的问题。虽然我可能是错的。