浮动市场参数 - 页 2 12345678 新评论 Jeremy Falcon 2012.01.18 14:57 #11 理解，PARAMETERS在某些方面应该或不应该稳定，是的，但它们应该是原则上与市场相关的参数（要真实）。而你正试图将方法从一个领域延伸到另一个领域。这就像通过豚鼠的颜色来预测它的体温。我并不是说那里没有相关性...只是，如果有的话，也是非常弱的，这样的方法是不符合逻辑的（好吧，同意），一般来说，给她量体温更符合逻辑。 Rorschach 2012.01.18 15:09 #12 IronBird: 而你正试图将方法从一个领域应用到另一个领域。 那么可以采用哪些方法呢？如果你不介意的话，请列出它们。 Rorschach 2012.01.18 15:46 #13 是否可以修改傅里叶级数扩展？对每个频率采取有限的时期，例如只有2个。那么与正常的分解相比，数据的相关性就会降低。然后可以监测相位、频率和振幅的变化，以进行调制，例如将它们输入到神经网络输入。有谁试过这个吗？ Jeremy Falcon 2012.01.18 17:26 #14 方法是（简化）--你必须考虑谁可能以多少钱进入，为什么，以及他们何时离开。从此，你就在周围跳舞。这与市场有关系，这是肯定的。例如，市场上存在着波动，它在一天中变化，这是一个不可否认的事实，它可以被计算出来。所以这就是工作的内容。或者发展市场的这种属性，作为恢复到其平均价格的程度（虽然看起来很奇怪，但在简化的形式下，它是MA））。这样的还原存在于集市中，这也是一个事实...或季节性...那么，我所列举的是与市场先验相关的。也许，甚至天体方法也与市场有关--月相，群众的情绪，等等...。但小波与它有什么关系？还是量子力学？小波与谐波震荡有关，例如音乐。如果一个DJ问我他们的情况，那就顺理成章了。量子力学会引起核科学家的兴趣。以此类推。但市场与此有什么关系？事实上，也许有一种联系，但首先，它必须是合理的（即你必须告诉自己，商人群体的行为会像原子在原子核中一样，因为如此这般。然后，程序员应该到这个区域的头和尾去。否则，这只是在浪费时间。我认为。 Rorschach 2012.01.18 17:42 #15 IronBird: 或者开发一个市场属性，如其平均价格的回报程度（奇怪的是，它是MA的简化形式：））。 这就是我正在做的，但我需要将MA（或其他东西）向后移半个时期）。我想用预测器来达到这个目的。 首先，我看看可能会出现什么错误，然后要么开发这个方法，要么寻找其他方法。 铁鸟。 但小波在那里如何应用？还是量子力学？小波与谐波震荡有关，例如音乐。如果一个DJ会问我关于他们的事情，那就顺理成章了。量子力学会引起核科学家的兴趣。以此类推。但市场与此有什么关系？ 例如，最大熵的方法是从地质勘探中来到无线电工程的，回归被用于无线电工程和经济学，价格从一级到另一级，这不是物理学。我认为我们应该多做实验。 anonymous 2012.01.18 21:11 #16 IgorM: 小波能做什么？ 这个问题的答案可以在任何一本涵盖小波变换基础知识的书中找到--与傅里叶变换不同，傅里叶变换给出的是信号的频域表示，而小波变换给出的是信号的频时表示。如果信号是具有不同周期的正弦波的总和，小波变换将显示这些周期是如何随时间变化的（不像傅里叶变换，它只是给出一个模糊的光谱）。 Neutron 2012.01.19 03:11 #17 Rorschach: 是否可以修改傅里叶级数分解？对每个频率采取有限的时期，例如只有2个。那么与通常的分解相比，数据的相关性就会降低。然后可以监测相位、频率和振幅的变化，以进行调制，例如将它们输入到神经网络输入。有谁试过这个吗？ 这里的人对时间序列分析方法的适用性看法基本正确。 人们应该首先注意到BP的这种或那种模式或属性，然后为给定的系列选择一个适当的矩阵分析仪器。只要马车在母马前面，这就是在浪费时间和精力（也许是金钱）。我们的任务，在所有各种方法和它们的复杂性下，归结为预测预期价格运动的标志（买入或卖出）。如果不陷入神秘主义，预测就会出现对初始BP的分析（历史）或对其环境的分析（其他工具）。在第一个方向上，使用各种回归模型，或者如果没有权力将任务形式化，则使用神经网络。第二条线路的方法是使用交叉相关分析及其所有的映射。 Rorschach 2012.01.19 09:42 #18 Neutron: 这里的人对时间序列分析方法的适用性看法基本正确。 首先应该注意到BP的特定模式或属性，然后为给定的系列选择一个适当的矩阵分析仪器。 你可以说我已经找到了一个模式--围绕 "公平价格 "的波动，现在我正在选择一个合适的方法。 Rorschach 2012.01.19 09:50 #19 我搜索了关于小波的资料，看起来很不错。 小波变换的优点和缺点。 -小波变换几乎具有傅里叶变换的所有优点。 -小波基在频率和时间上都能得到很好的定位。当在信号中挑选出良好的局部多尺度过程时，只能考虑那些感兴趣的尺度分解层次。 -与傅里叶变换不同的是，小波基有相当多的基函数，其特性是面向解决不同问题的。基线小波可以有有限和无限的载波，由不同平滑度的函数实现。 -小波变换的缺点是其相对复杂。 也就是说，不存在这样的缺点。 特别喜欢这里 的应用结果(Andre69 28.06.2007 20:43)。有相当具体的频率和时间依赖性--有点静止性。 在档案中，有关于小波的市场应用和与傅里叶比较的文件。 附加的文件： 1_2.zip 1279 kb Rorschach 2012.01.19 09:51 #20 IgorM，你介意分享图书馆吗？ 12345678 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
而你正试图将方法从一个领域应用到另一个领域。
那么可以采用哪些方法呢？如果你不介意的话，请列出它们。
方法是（简化）--你必须考虑谁可能以多少钱进入，为什么，以及他们何时离开。从此，你就在周围跳舞。这与市场有关系，这是肯定的。例如，市场上存在着波动，它在一天中变化，这是一个不可否认的事实，它可以被计算出来。所以这就是工作的内容。或者发展市场的这种属性，作为恢复到其平均价格的程度（虽然看起来很奇怪，但在简化的形式下，它是MA））。这样的还原存在于集市中，这也是一个事实...或季节性...那么，我所列举的是与市场先验相关的。也许，甚至天体方法也与市场有关--月相，群众的情绪，等等...。但小波与它有什么关系？还是量子力学？小波与谐波震荡有关，例如音乐。如果一个DJ问我他们的情况，那就顺理成章了。量子力学会引起核科学家的兴趣。以此类推。但市场与此有什么关系？事实上，也许有一种联系，但首先，它必须是合理的（即你必须告诉自己，商人群体的行为会像原子在原子核中一样，因为如此这般。然后，程序员应该到这个区域的头和尾去。否则，这只是在浪费时间。我认为。
或者开发一个市场属性，如其平均价格的回报程度（奇怪的是，它是MA的简化形式：））。
这就是我正在做的，但我需要将MA（或其他东西）向后移半个时期）。我想用预测器来达到这个目的。 首先，我看看可能会出现什么错误，然后要么开发这个方法，要么寻找其他方法。
但小波在那里如何应用？还是量子力学？小波与谐波震荡有关，例如音乐。如果一个DJ会问我关于他们的事情，那就顺理成章了。量子力学会引起核科学家的兴趣。以此类推。但市场与此有什么关系？
例如，最大熵的方法是从地质勘探中来到无线电工程的，回归被用于无线电工程和经济学，价格从一级到另一级，这不是物理学。我认为我们应该多做实验。
小波能做什么？
这个问题的答案可以在任何一本涵盖小波变换基础知识的书中找到--与傅里叶变换不同，傅里叶变换给出的是信号的频域表示，而小波变换给出的是信号的频时表示。如果信号是具有不同周期的正弦波的总和，小波变换将显示这些周期是如何随时间变化的（不像傅里叶变换，它只是给出一个模糊的光谱）。
是否可以修改傅里叶级数分解？对每个频率采取有限的时期，例如只有2个。那么与通常的分解相比，数据的相关性就会降低。然后可以监测相位、频率和振幅的变化，以进行调制，例如将它们输入到神经网络输入。有谁试过这个吗？
这里的人对时间序列分析方法的适用性看法基本正确。
人们应该首先注意到BP的这种或那种模式或属性，然后为给定的系列选择一个适当的矩阵分析仪器。只要马车在母马前面，这就是在浪费时间和精力（也许是金钱）。我们的任务，在所有各种方法和它们的复杂性下，归结为预测预期价格运动的标志（买入或卖出）。如果不陷入神秘主义，预测就会出现对初始BP的分析（历史）或对其环境的分析（其他工具）。在第一个方向上，使用各种回归模型，或者如果没有权力将任务形式化，则使用神经网络。第二条线路的方法是使用交叉相关分析及其所有的映射。
这里的人对时间序列分析方法的适用性看法基本正确。
首先应该注意到BP的特定模式或属性，然后为给定的系列选择一个适当的矩阵分析仪器。
你可以说我已经找到了一个模式--围绕 "公平价格 "的波动，现在我正在选择一个合适的方法。
我搜索了关于小波的资料，看起来很不错。
小波变换的优点和缺点。
-小波变换几乎具有傅里叶变换的所有优点。
-小波基在频率和时间上都能得到很好的定位。当在信号中挑选出良好的局部多尺度过程时，只能考虑那些感兴趣的尺度分解层次。
-与傅里叶变换不同的是，小波基有相当多的基函数，其特性是面向解决不同问题的。基线小波可以有有限和无限的载波，由不同平滑度的函数实现。
-小波变换的缺点是其相对复杂。
也就是说，不存在这样的缺点。
特别喜欢这里 的应用结果(Andre69 28.06.2007 20:43)。有相当具体的频率和时间依赖性--有点静止性。
在档案中，有关于小波的市场应用和与傅里叶比较的文件。
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