两张在X轴上有非线性扭曲的报价图的比较 - 页 7 123456789101112 新评论 anonymous 2012.03.09 17:31 #61 hrenfx: 这个问题是如何通过DTW（例子）来解决的。 我们需要在历史上找到类似于极端100条的情况。 可用的历史记录是1 000 000条。 首先，我们取了1,000,000个50条的序列，通过DTW与模式进行比较。 然后，我们又取了1,000,000个55条的序列，通过DTW与模板进行比较。 这一次是60条。 ..... 在100巴时。 ..... 300条。而这是我们可以停止的地方。 我们总共使用DTW算法做了50,000,000次比较，其复杂度为O(N^2)。这大约是进行了5*10^11（5000亿）次的基本计算操作。 现在，新的一栏已经到来--我们又做了5000亿次的计算。 我们决定在历史上运行它，从20万个最后元素开始。粗略地说，每个人需要200,000次5000亿次的计算才能完成一次运行。这总共是10^17次的计算。 即使有一个棘手的优化，也不会产生超过两个数量级的收益。也就是说，你最多要进行10^15次计算。 在你说这些废话之前，先了解一下算法的原理。该算法的复杂度为O(n*m)，其中n和m是两个输入向量的长度。 p.s. 不应该做 "在50条，在55条"，因为三个可能的扭曲之一是缺少一个观察。 p.p.s. 有路径形状限制的DTW也存在，你的 "我们可以停在那里 "也是完全不必要的。 p.p.p.s.你的 "之字形+相关计算 "的方法将显示出废话，因为之字形将基于一个嘈杂的随机变量的最大值，这告诉你什么。 p.p.p.s. 对于在大的音频流中的搜索，使用完全不同的方法。 anonymous 2012.03.09 17:38 #62 IgorM: Habrahabr http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/135087/ 上关于DTW的文章似乎写得很好，但我搞不清楚如何将DTW用于OHLC，谁能给我解释一下？ 对于OHLC，你需要考虑一个条形间隔的函数。比如说。 1.给出了两条杠 2.用三度的多项式对每个条形进行近似（对于条形C>O的点。{(t[0];开盘), (t[1];低点), (t[2];高点), (t[3];收盘)}, 对于酒吧O>C的点{(t[0];开盘), (t[1];高点), (t[2];低点), (t[3];收盘) ，其中 t[i] =i/3) 3.认为距离是区间0.1上两个多项式之差的平方根的积分。 (不是我发明的，这个方法似乎是众所周知的，所有感兴趣的人都能得到）。 hrenfx 2012.03.09 17:59 #63 Integer: 你应该首先阅读该主题作者的任务和他的答案。 我同意，制定这个任务是为了找到一个相似性标准。我做了一个进一步的逻辑步骤，作者将根据他早期通过Spearman's QC的相似性标准的工作来应用。也许是错误的，作者在考虑将一个对他来说新的相似性标准应用于另一个。 Murad Ismayilov 2012.03.09 18:03 #64 hrenfx: 决定在历史上运行，从最外层的20万个元素开始。粗略地说，每一次运行需要20万次5000亿次的计算。这总共是10^17次的计算。 即使有一个棘手的优化，也不会产生超过两个数量级的收益。也就是说，它最多要进行10^15次计算。 任务要温和得多--将今天已经发生的事情与前一天的开始进行比较（模式大小不同！），并评估其相似性。如果有的话--为今天剩下的时间画出一个大致的航迹轨迹。如果我们以H1为例，它是24个小节。在任何情况下，都不能超过24个比较。在M15上，最大是96个比较。根据我的观察，这种相似性最多两天之内，然后市场就 "忘记 "了一切。长达数月和数年的优化是自取灭亡。 hrenfx 2012.03.09 18:16 #65 anonymous: 在你编造这种无稽之谈之前，先感受一下算法的原理吧。该算法的复杂度为O(n*m)，其中n和m是两个输入向量的长度。 为什么有这么多的敌意和攻击性？阅读对算法复杂性的估计。O(N^2)与你所写的并不矛盾。具有这种复杂性的算法适用于数据量小的任务。 p.s. 不需要做 "在50条，在55条"，因为三个可能的扭曲之一是缺少一个观察。 p.p.s. 有路径形状限制的DTW也存在，你的 "你可以停在那里 "也是完全不必要的。 注意上面的例子中多次提到的 "粗糙 "一词。如果考虑到所有的细微差别，这个职位将增长到一个巨大的不引人注目的规模。你可以提到FastDTW-算法和其他额外的算法优化。最好是在实践中闪亮你的大脑和知识。 p.p.p.s.你的 "之字形+相关计算 "的方法将显示出废话，因为之字形将基于一个嘈杂的随机变量的最大值，这告诉你什么。 用你的语言来说--"胡说八道"。你能用一个例子来建设性地说明这一点吗？ p.p.p.s. 对于在大的音频流中的搜索，使用完全不同的方法。 这很有意思。 hrenfx 2012.03.09 18:19 #66 wmlab: 这个任务要温和得多。 那我就做过头了。对于这样一个简单的任务，可能没有比DTW更简单的了。但比较这样小的数据序列是值得怀疑的。 你能举出一个生活中的例子，你的假设似乎是有效的吗？ Murad Ismayilov 2012.03.09 18:32 #67 hrenfx: 那我就做过头了。对于这样一个简单的任务，可能没有比DTW更简单的了。但比较这样小的数据序列是值得怀疑的。 你能举一个生活中的例子吗，你的假设似乎已经成功了？ 这有点来自于现实生活--我注意到，在欧元兑美元上，我在心理上将今天已经获得的图表转移到昨天的图表上。如果至少前半部分在视觉上重合，我们就可以做出预测（如果不是周五，而且没有新闻的话）。"视觉上 "是起伏的交替，水平不匹配。好吧，这就像看进化论的插图一样--相邻的图片是相似的，远处的图片则不是。那么，如果今天和昨天的照片不一致，那么这个方法就不起作用。 hrenfx 2012.03.09 18:41 #68 是否可以引用视觉上匹配的网站的图表？ Юсуфходжа 2012.03.10 02:58 #69 wmlab: 任务要温和得多--将今天已经发生的事情与前一天的开始进行比较（模式大小不同！），并评估其相似性。如果是这样，要为今天剩下的时间画出一个大致的航迹轨迹。如果我们以H1为例，它是24个小节。在任何情况下，都不能超过24个比较。在M15上，最大是96个比较。根据我的观察，这种相似性最多两天之内，然后市场就 "忘记 "了一切。在月和年的间隔上进行优化是一种自欺欺人。 然而，我的指标和专家顾问在H4上的操作，例如，后知后觉的900-1000条，并清楚地捕捉到最后一个酒吧的事件https://forum.mql4.com/ru/46596/page124，这意味着市场记忆 不是那么短暂的事情？ Dmitry Fedoseev 2012.03.10 05:22 #70 有东西...只是没有意识到这一点。体验到一种神秘的狂喜感:) 附加的文件： idtw2.mq4 8 kb 123456789101112 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
这个问题是如何通过DTW（例子）来解决的。
我们总共使用DTW算法做了50,000,000次比较，其复杂度为O(N^2)。这大约是进行了5*10^11（5000亿）次的基本计算操作。
现在，新的一栏已经到来--我们又做了5000亿次的计算。
我们决定在历史上运行它，从20万个最后元素开始。粗略地说，每个人需要200,000次5000亿次的计算才能完成一次运行。这总共是10^17次的计算。
即使有一个棘手的优化，也不会产生超过两个数量级的收益。也就是说，你最多要进行10^15次计算。
在你说这些废话之前，先了解一下算法的原理。该算法的复杂度为O(n*m)，其中n和m是两个输入向量的长度。
p.s. 不应该做 "在50条，在55条"，因为三个可能的扭曲之一是缺少一个观察。
p.p.s. 有路径形状限制的DTW也存在，你的 "我们可以停在那里 "也是完全不必要的。
p.p.p.s.你的 "之字形+相关计算 "的方法将显示出废话，因为之字形将基于一个嘈杂的随机变量的最大值，这告诉你什么。
p.p.p.s. 对于在大的音频流中的搜索，使用完全不同的方法。
Habrahabr http://habrahabr.ru/blogs/algorithm/135087/ 上关于DTW的文章似乎写得很好，但我搞不清楚如何将DTW用于OHLC，谁能给我解释一下？
对于OHLC，你需要考虑一个条形间隔的函数。比如说。
1.给出了两条杠
2.用三度的多项式对每个条形进行近似（对于条形C>O的点。{(t[0];开盘), (t[1];低点), (t[2];高点), (t[3];收盘)}, 对于酒吧O>C的点{(t[0];开盘), (t[1];高点), (t[2];低点), (t[3];收盘) ，其中 t[i] =i/3)
3.认为距离是区间0.1上两个多项式之差的平方根的积分。
(不是我发明的，这个方法似乎是众所周知的，所有感兴趣的人都能得到）。
你应该首先阅读该主题作者的任务和他的答案。
我同意，制定这个任务是为了找到一个相似性标准。我做了一个进一步的逻辑步骤，作者将根据他早期通过Spearman's QC的相似性标准的工作来应用。也许是错误的，作者在考虑将一个对他来说新的相似性标准应用于另一个。
决定在历史上运行，从最外层的20万个元素开始。粗略地说，每一次运行需要20万次5000亿次的计算。这总共是10^17次的计算。
即使有一个棘手的优化，也不会产生超过两个数量级的收益。也就是说，它最多要进行10^15次计算。
在你编造这种无稽之谈之前，先感受一下算法的原理吧。该算法的复杂度为O(n*m)，其中n和m是两个输入向量的长度。
为什么有这么多的敌意和攻击性？阅读对算法复杂性的估计。O(N^2)与你所写的并不矛盾。具有这种复杂性的算法适用于数据量小的任务。
p.s. 不需要做 "在50条，在55条"，因为三个可能的扭曲之一是缺少一个观察。
p.p.s. 有路径形状限制的DTW也存在，你的 "你可以停在那里 "也是完全不必要的。
注意上面的例子中多次提到的 "粗糙 "一词。如果考虑到所有的细微差别，这个职位将增长到一个巨大的不引人注目的规模。你可以提到FastDTW-算法和其他额外的算法优化。最好是在实践中闪亮你的大脑和知识。
p.p.p.s.你的 "之字形+相关计算 "的方法将显示出废话，因为之字形将基于一个嘈杂的随机变量的最大值，这告诉你什么。
用你的语言来说--"胡说八道"。你能用一个例子来建设性地说明这一点吗？
p.p.p.s. 对于在大的音频流中的搜索，使用完全不同的方法。
这个任务要温和得多。
那我就做过头了。对于这样一个简单的任务，可能没有比DTW更简单的了。但比较这样小的数据序列是值得怀疑的。
你能举出一个生活中的例子，你的假设似乎是有效的吗？
那我就做过头了。对于这样一个简单的任务，可能没有比DTW更简单的了。但比较这样小的数据序列是值得怀疑的。
你能举一个生活中的例子吗，你的假设似乎已经成功了？
这有点来自于现实生活--我注意到，在欧元兑美元上，我在心理上将今天已经获得的图表转移到昨天的图表上。如果至少前半部分在视觉上重合，我们就可以做出预测（如果不是周五，而且没有新闻的话）。"视觉上 "是起伏的交替，水平不匹配。好吧，这就像看进化论的插图一样--相邻的图片是相似的，远处的图片则不是。那么，如果今天和昨天的照片不一致，那么这个方法就不起作用。
任务要温和得多--将今天已经发生的事情与前一天的开始进行比较（模式大小不同！），并评估其相似性。如果是这样，要为今天剩下的时间画出一个大致的航迹轨迹。如果我们以H1为例，它是24个小节。在任何情况下，都不能超过24个比较。在M15上，最大是96个比较。根据我的观察，这种相似性最多两天之内，然后市场就 "忘记 "了一切。在月和年的间隔上进行优化是一种自欺欺人。
有东西...只是没有意识到这一点。体验到一种神秘的狂喜感:)