随机流理论和外汇 - 页 17 1...101112131415161718192021222324...85 新评论 Prival 2007.11.22 04:44 #161 这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。看看吧。 附加的文件： akf_01.mq4 7 kb Candid 2007.11.22 05:37 #162 Prival: 这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。看看吧。 ACF计算本身是通过定义完成的，这首先是正确的--代码是简单而透明的。但如果通过FFT计算，比较一下速度会很有趣。顺便说一下，这个代码也适合明显的加速。 Prival 2007.11.22 07:27 #163 lna01: 私下 的。 这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。检查。 ACF计算本身是通过定义完成的，这首先是正确的--代码是简单而透明的。但如果你通过FFT计算，比较一下速度会很有趣。顺便说一下，这个代码也适合明显的加速。 通过FFT不会是精确的，在第8页的图表（"随机流动理论和外汇"）中，红线ACF的公式，蓝色曲线是围绕中心对称的。不过，我可能做错了什么（文件本身附在上面同一页上）。lna01 你能告诉我如何用FFT正确建立ACF吗，我是凭记忆做的，也许我犯了一个错误。 正向FFT->模数+ ^2->反向FFT->提取实数部分Re() ->归一化 Andrey Khatimlianskii 2007.11.22 07:41 #164 Prival: 这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。看看吧。 你不是和matcad比较过吗？我专门做了WriteToFile来检查;) Andrey Khatimlianskii 2007.11.22 07:49 #165 lna01: 但如果通过FFT进行计数，比较一下速度会很有趣。 在第一个变体中，也有通过FFT的方法--它确实快了几个数量级。我们放弃了它，因为其准确性值得怀疑。 lna01: 顺便说一下，这个代码也适合于明显的加速。 我同意，代码可以被优化。但现在还不是速度的问题，所以我不想这么做。 Candid 2007.11.22 11:20 #166 2私密的， 孔雀的。 通过FFT的ACF是对称的，很可能是由于包销的零点。而且由于某种原因，其准确性值得怀疑。 但在我看来，实时提升的迎面计算应该比FFT版本更快。然而，估计的总计算量仍然非常混乱。特别是在这个阶段，线性回归长度选择的任意性已经值得怀疑。线性回归 渠道的类似问题，大体上还是一个问题。事实上，我已经在这个主题的早些时候写过这个问题。 Sceptic Philozoff 2007.11.22 12:12 #167 是的，问题多于答案。但这越来越有趣了。 1.相关系数不应该是大于1的模数，但它是。 2.为什么是a*x+b，私人？你想用这种方式来解读图表吗？还有其他更准确的方法。例如，同样的线性回归（mach的类似物，但它的滞后期较小）。通过从价格中扣除当前的LR值，我们完美地摆脱了趋势，包括非线性的趋势。 我们可以简单地采取第一个价格差异（即形成一系列的回报），但这只消除了趋势的线性成分。 如果我们采取第二个差异，我们也会消除二次方的，等等。 如果你想摆脱滞后（但想回溯历史），那么你可以做一些类似傅里叶MA的事情，即基于傅里叶变换和高频抑制。Klot 也有这个。 Candid 2007.11.22 13:02 #168 Mathemat: 1.相关系数不应该是大于1的模数，但它是。 如果我们谈论的是带有FFT的图片，那么由于某种原因，第一个元素会从系列中掉出来，而正是它被用于归一化。我没有试图从帖子中给出的图片中找出它是什么。 rsi 2007.11.22 13:24 #169 对FFT要小心：tnn（或正文中的nl）必须是2的幂，即2^n，其中n是整数。 Candid 2007.11.22 13:27 #170 rsi: 对于FFT，你必须更加小心：tnn（或正文中的nl）应该是2的幂，即2^n，其中n是一个整数。 在这个意义上，一切都很好，但我失去了光谱密度的奇怪元素:)。因此，FFT没有问题，我现在就在那篇帖子中替换源。 P.S. 我简单地删除了错误的来源，并在这里放上正确的来源。 P.P.S. 以防更多关于数据处理的细节：原始阵列的大小需要增加2倍，然后再次增加到最近的2度。所有添加的单元格都应写成零。反FFT的频谱密度阵列也应该有扩展的尺寸；振幅的平方应该写到实数分量的单元中，（自然）零应该写到虚数的单元中。因此，我们把元素从开始到数组的 原始大小。 2Prival: 我不知道如何在Matkadec中准确地重现这个问题，试验和错误最终应该会有帮助。ACF应该以合理的精度进行匹配。 附加的文件： akf_01_fft.mq4 13 kb 1...101112131415161718192021222324...85 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
这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。看看吧。
这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。看看吧。
ACF计算本身是通过定义完成的，这首先是正确的--代码是简单而透明的。但如果通过FFT计算，比较一下速度会很有趣。顺便说一下，这个代码也适合明显的加速。
这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。检查。
ACF计算本身是通过定义完成的，这首先是正确的--代码是简单而透明的。但如果你通过FFT计算，比较一下速度会很有趣。顺便说一下，这个代码也适合明显的加速。
通过FFT不会是精确的，在第8页的图表（"随机流动理论和外汇"）中，红线ACF的公式，蓝色曲线是围绕中心对称的。不过，我可能做错了什么（文件本身附在上面同一页上）。lna01 你能告诉我如何用FFT正确建立ACF吗，我是凭记忆做的，也许我犯了一个错误。
正向FFT->模数+ ^2->反向FFT->提取实数部分Re() ->归一化
这是AKF，看看吧。只是需要确保它的计数正确。看看吧。
但如果通过FFT进行计数，比较一下速度会很有趣。
顺便说一下，这个代码也适合于明显的加速。
通过FFT的ACF是对称的，很可能是由于包销的零点。而且由于某种原因，其准确性值得怀疑。
但在我看来，实时提升的迎面计算应该比FFT版本更快。然而，估计的总计算量仍然非常混乱。特别是在这个阶段，线性回归长度选择的任意性已经值得怀疑。线性回归 渠道的类似问题，大体上还是一个问题。事实上，我已经在这个主题的早些时候写过这个问题。
是的，问题多于答案。但这越来越有趣了。
1.相关系数不应该是大于1的模数，但它是。
2.为什么是a*x+b，私人？你想用这种方式来解读图表吗？还有其他更准确的方法。例如，同样的线性回归（mach的类似物，但它的滞后期较小）。通过从价格中扣除当前的LR值，我们完美地摆脱了趋势，包括非线性的趋势。
我们可以简单地采取第一个价格差异（即形成一系列的回报），但这只消除了趋势的线性成分。 如果我们采取第二个差异，我们也会消除二次方的，等等。
如果你想摆脱滞后（但想回溯历史），那么你可以做一些类似傅里叶MA的事情，即基于傅里叶变换和高频抑制。Klot 也有这个。
1.相关系数不应该是大于1的模数，但它是。
对于FFT，你必须更加小心：tnn（或正文中的nl）应该是2的幂，即2^n，其中n是一个整数。
P.S. 我简单地删除了错误的来源，并在这里放上正确的来源。
P.P.S. 以防更多关于数据处理的细节：原始阵列的大小需要增加2倍，然后再次增加到最近的2度。所有添加的单元格都应写成零。反FFT的频谱密度阵列也应该有扩展的尺寸；振幅的平方应该写到实数分量的单元中，（自然）零应该写到虚数的单元中。因此，我们把元素从开始到数组的 原始大小。
2Prival: 我不知道如何在Matkadec中准确地重现这个问题，试验和错误最终应该会有帮助。ACF应该以合理的精度进行匹配。