使用exel制作的程序为MT4创建一个专家。 - 页 25 1...181920212223242526272829303132 新评论 Vladyslav Goshkov 2011.02.06 21:00 #241 Sorento: 你知道--我也会希望你有更好的运气。 我个人有在提取重要的谐波后预测真实过程的经验。 而你的失败并不能作为草率结论的依据。 ;) 结论不是在失败的基础上做出的，而是在分析傅里叶数列中的分解方法的基础上做出的。这种分解有局限性：它只能 在分解段上 表示一个函数，即周期性。相应地，如果使用傅里叶扩展，函数被假定为周期性的，严格来说f(x)=f(x+T)，其中T 是周期。我希望你不需要告诉我，对于一个周期性的函数，当你试图外推到扩展段之外时，你得到的是什么函数值？如果做得正确，取了无限次的谐波，那么相应的就是从区间的开始。如果是有限次数的谐波，那么精确到近似误差。OOS只是从分解范围的开始选择适当的值;) ..... 好运。 关于真实过程的ZY：如果有周期性成分，例如周期性负载或载波频率，它们是可以预测的，IMHO，我们在市场上没有看到。该方法本身不仅在无线电工程中相当流行，而且在机械学中也很流行--用手算积分很容易（我在我的时代算过；）），随着机械学数值积分方法的发展，其相关性降低了......。 Alexey Subbotin 2011.02.06 21:09 #242 VladislavVG: 这些结论不是基于失败，而是基于对傅里叶级数扩展方法的基本原理的分析。这种扩展有一个限制：它只能 表示一个在扩展段上是周期性 的函数。相应地，如果使用傅里叶扩展，函数被假定为周期性的，严格来说f(x)=f(x+T)，其中T 是周期。我希望不需要告诉你，当你试图超越周期性函数的扩展段进行推断时，你会得到什么函数值？ 为什么你认为信号的傅里叶表示法不能用于比反向变换和将信号的起点归结为终点更巧妙的事情？实际上，这是你最后的想法。然而，你的论断可以大致改写如下。"每个人都知道二乘以二是四，所以如果有人的计算包括二乘以二，他就是个傻瓜，因为无论你之后做什么，你还是会得到四。" 听起来有点傻，你必须承认。如果你对傅里叶分析的研究还没有进展到你自己刚刚描述的程度，我只能对你表示同情。 Vladyslav Goshkov 2011.02.06 21:18 #243 alsu: 为什么你认为信号的傅里叶表示法不能用于比反向变换和将信号的起点归结为终点更巧妙的事情？实际上，这是你最后的想法。然而，你的论断可以大致改写如下。"每个人都知道二乘以二是四，所以如果有人的计算包括二乘以二，他就是个傻瓜，因为无论你之后做什么，你还是会得到四。" 听起来有点傻，你必须承认。如果你对傅里叶分析的研究还没有进展到你自己刚刚描述的程度，我只能对你表示同情。 完全是轻率的解释;)- 关于身份。至于2x2--你能给我一个例子，你可以通过身份转换得到4以外的东西？ 如果你对傅里叶分析的研究已经深入到你无法再看到该方法的适用范围，我可以反过来同情你；）... 好运。 [删除] 2011.02.06 21:21 #244 我们为什么不直接把它拿出来测量呢？我们是专业人士!:) © AK Alexey Subbotin 2011.02.06 21:26 #245 VladislavVG: 完全是轻率的解释;)- 关于身份。关于2x2--你能举个例子，通过身份转换，你能得到4以外的东西吗？ 谁在谈论相同的转变？说到界限，谁告诉你傅里叶变换不能应用于非周期性的函数？ Vladyslav Goshkov 2011.02.06 21:39 #246 alsu: 谁在谈论相同的转变？说到界限--谁告诉你傅里叶变换不能应用于非周期性函数？ 你可以--但这样一来，函数的周期就被假定为等于分解区间的大小。 换句话说，它仍然是范围开始时的数值。我说的是该方法的物理/几何意义。傅里叶分解法的任何技巧都不能用于外推，它不是为了这个目的，这就是所有.....。 2 -Aleksey-： 我同意--我回答得不对，是本着挑衅的精神。2alsu- 我的歉意...... 好运。 Alexey Subbotin 2011.02.06 21:54 #247 VladislavVG: 而且，没有任何傅里叶分解方法可以用于外推--好吧，它不是为这个设计的，这就是.... 又是25个。 你给我们举了一个例子，对重要的谐波进行了隔离和验证--是什么阻止了我们将它们用于非周期性过程的短期预测？我们不认为信号是一个周期性的函数，也不认为它的频谱是静止的，但我们确实暗示它包含某些谐波，其振幅变化缓慢，足以提前解决几个样本的预测问题。或者你认为傅立叶在这里也不会起作用？ Alexey Subbotin 2011.02.06 21:58 #248 而短期显著的谐波在前台是一毛不拔的，看看图就知道了。 Vladimir Gomonov 2011.02.06 22:00 #249 alsu: 又是25个。 你给我们举了隔离和验证重要谐波的例子--是什么阻止了我们将它们用于非周期性过程的短期预测？我们不认为信号是一个周期性的函数，也不认为它的频谱是静止的，但我们确实暗示它包含某些谐波，其振幅变化缓慢，足以解决未来几个计数的预测问题。或者你认为傅立叶在这里也不会起作用？ 坦率地说，我不认为会这样。在很长一段时间里，我都是这么想的，我仍然无法表述我的感受。弗拉迪斯拉夫把我模糊的想法总结得非常清楚。就在洞里。 // 2VladislavVG 顺便说一句，谢谢你! VonDo Mix 2011.02.06 22:01 #250 Mathemat: 显然，将普及伽马函数和相应的概率分布 :) 我认为概率分布 是一个漫长的过程... 虽然慢跑的'概念'没有错。 这是否会增加新论坛的重量？ 人气，也许。 ;) 1...181920212223242526272829303132 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
你知道--我也会希望你有更好的运气。
我个人有在提取重要的谐波后预测真实过程的经验。
而你的失败并不能作为草率结论的依据。
;)
结论不是在失败的基础上做出的，而是在分析傅里叶数列中的分解方法的基础上做出的。这种分解有局限性：它只能 在分解段上 表示一个函数，即周期性。相应地，如果使用傅里叶扩展，函数被假定为周期性的，严格来说f(x)=f(x+T)，其中T 是周期。我希望你不需要告诉我，对于一个周期性的函数，当你试图外推到扩展段之外时，你得到的是什么函数值？如果做得正确，取了无限次的谐波，那么相应的就是从区间的开始。如果是有限次数的谐波，那么精确到近似误差。OOS只是从分解范围的开始选择适当的值;) .....
好运。
关于真实过程的ZY：如果有周期性成分，例如周期性负载或载波频率，它们是可以预测的，IMHO，我们在市场上没有看到。该方法本身不仅在无线电工程中相当流行，而且在机械学中也很流行--用手算积分很容易（我在我的时代算过；）），随着机械学数值积分方法的发展，其相关性降低了......。
这些结论不是基于失败，而是基于对傅里叶级数扩展方法的基本原理的分析。这种扩展有一个限制：它只能 表示一个在扩展段上是周期性 的函数。相应地，如果使用傅里叶扩展，函数被假定为周期性的，严格来说f(x)=f(x+T)，其中T 是周期。我希望不需要告诉你，当你试图超越周期性函数的扩展段进行推断时，你会得到什么函数值？
为什么你认为信号的傅里叶表示法不能用于比反向变换和将信号的起点归结为终点更巧妙的事情？实际上，这是你最后的想法。然而，你的论断可以大致改写如下。"每个人都知道二乘以二是四，所以如果有人的计算包括二乘以二，他就是个傻瓜，因为无论你之后做什么，你还是会得到四。" 听起来有点傻，你必须承认。如果你对傅里叶分析的研究还没有进展到你自己刚刚描述的程度，我只能对你表示同情。
为什么你认为信号的傅里叶表示法不能用于比反向变换和将信号的起点归结为终点更巧妙的事情？实际上，这是你最后的想法。然而，你的论断可以大致改写如下。"每个人都知道二乘以二是四，所以如果有人的计算包括二乘以二，他就是个傻瓜，因为无论你之后做什么，你还是会得到四。" 听起来有点傻，你必须承认。如果你对傅里叶分析的研究还没有进展到你自己刚刚描述的程度，我只能对你表示同情。
完全是轻率的解释;)- 关于身份。至于2x2--你能给我一个例子，你可以通过身份转换得到4以外的东西？
如果你对傅里叶分析的研究已经深入到你无法再看到该方法的适用范围，我可以反过来同情你；）...
好运。
我们为什么不直接把它拿出来测量呢？我们是专业人士!:)
© AK
完全是轻率的解释;)- 关于身份。关于2x2--你能举个例子，通过身份转换，你能得到4以外的东西吗？
谁在谈论相同的转变？说到界限--谁告诉你傅里叶变换不能应用于非周期性函数？
你可以--但这样一来，函数的周期就被假定为等于分解区间的大小。 换句话说，它仍然是范围开始时的数值。我说的是该方法的物理/几何意义。傅里叶分解法的任何技巧都不能用于外推，它不是为了这个目的，这就是所有.....。
2 -Aleksey-： 我同意--我回答得不对，是本着挑衅的精神。2alsu- 我的歉意......
好运。
而且，没有任何傅里叶分解方法可以用于外推--好吧，它不是为这个设计的，这就是....
又是25个。
你给我们举了一个例子，对重要的谐波进行了隔离和验证--是什么阻止了我们将它们用于非周期性过程的短期预测？我们不认为信号是一个周期性的函数，也不认为它的频谱是静止的，但我们确实暗示它包含某些谐波，其振幅变化缓慢，足以提前解决几个样本的预测问题。或者你认为傅立叶在这里也不会起作用？
又是25个。
你给我们举了隔离和验证重要谐波的例子--是什么阻止了我们将它们用于非周期性过程的短期预测？我们不认为信号是一个周期性的函数，也不认为它的频谱是静止的，但我们确实暗示它包含某些谐波，其振幅变化缓慢，足以解决未来几个计数的预测问题。或者你认为傅立叶在这里也不会起作用？
坦率地说，我不认为会这样。在很长一段时间里，我都是这么想的，我仍然无法表述我的感受。弗拉迪斯拉夫把我模糊的想法总结得非常清楚。就在洞里。
// 2VladislavVG 顺便说一句，谢谢你!
显然，将普及伽马函数和相应的概率分布 :)
我认为概率分布 是一个漫长的过程...
虽然慢跑的'概念'没有错。
这是否会增加新论坛的重量？
人气，也许。
;)