苏尔托诺夫回归模型（SRM）--声称是市场的数学模型。 - 页 41

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Integer:
第二列是Yi?他？
是
 
热烈的掌声欢迎!
 
yosuf:
先建立一条线性回归线，然后鼓掌。

有什么可建的，该怎么走就很清楚了。而你的PMS，如果更符合人类的构造，就必须在0.5时拉直。
 

请。

 

不是0.5，但仍然...一端是0.486691，另一端是0.491087。

平均为0.4889。

 
Integer:
不是0.5，但仍然...一端是0.486691，另一端是0.491087

是的，我一定是在零上做得太过了，如果你把图形移开一点，就会发现在这两种情况下MO=0.5。

ׂ

 

这里https://forum.mql4.com/ru/19762/page30，被要求描述一个10位数字的随机序列作为市场模型。这就是RMS和LR案件中出现的情况。

 

好的观点也来自这里 https://forum.mql4.com/ru/19762/page29

gpwr 09.06.2009 03:27

对不起，打扰您了。我几乎读完了整个主题，但无法理解傅立叶论证是怎么回事。该分支的主题是对影响未来价格走势的市场条件的描述。傅立叶与此有什么关系？我同意，价格变动可以分解为正弦和余弦：m+An*cos(wn*t)+Bn*sin(wn*t)。那么？谱系（An+j*Bn）将是我们对市场状态的描述？这个想法很有意思。但在离散傅里叶变换中，正弦和余弦的数量等于所取的价格的数量。那么使用DFT的输出参数（An和Bn）来描述市场有什么好处？变量的数量并没有减少。所以我们要取最大振幅sqrt(An^2+Bn^2)。他们与他们的频率成为市场描述？我的方向正确吗？使用这些参数（An, Bn, wn），我们将通过推断相应的正弦和余弦来预测未来？做过这样的事。这种做法有一个很大的误区。傅里叶变换无非是将三角函数序列拟合到原始价格曲线上。这就像将多项式和其他函数拟合到价格曲线上一样有意义。你可以扭曲它，采取贝塞尔函数、sinc、Si等等。所有这些调整都将达到准确再现价格的目的。但谁告诉我们，价格变动中隐藏着三角函数或多项式或贝塞尔函数。它们只是近似的函数。它们可以被安装在任何东西上。要推断正弦和余弦，你必须首先证明价格的运动是由普通微分方程描述的，是一个振荡电路。我发现很难看到用傅里叶变换来描述市场的好处。尽管如果有人决定改变我的想法，我也不会介意。谁有其他想法？


 

我建议你看看通过微分（18）得到的函数的观点，它是RMS分布函数的密度，并在文章中给出了（7），（该观点）表明它与欧元/美元在其演变过程中的行为非常相似。

ׂ

 
yosuf:

我建议你看看通过微分（18）得到的函数的观点，它是RMS分布函数的密度，并在文章中给出了（7），（该观点）表明它与欧元/美元在其演变过程中的行为非常相似。

密度不是限制在0到1吗？
1...3435363738394041424344454647
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