插值、近似等(alglib包)。 - 页 2 123456789...17 新评论 Maxim Dmitrievsky 2018.08.21 12:03 #11 Nikolai Semko:确切地说,是插值?你确定吗?不是近似值?而且还不能重绘? 你将对每一个刻度进行插值。 如果你需要在中间节点(例如ZigZag节点)上进行插值,而不需要重新绘制,那么整个要点就是下一个节点的位置。 只有当你有一台时间机器时,你才能创建一个不可重绘的清晰ZigZag。在没有时间机器的情况下,你没有办法确定当前的酒吧是一个极端。 论坛上定期有一个人,我称他为 "拖尾巴的人"。 整个要点是马尾辫。 它是这一流派的经典之作--将SMA向左移动半个周期,并通过某种程度的多项式完成对这些半周期的绘制。这里有一个例子--https://www.mql5.com/ru/forum/224374。 当然,这种情况以前也见过。 人们可以使用花键沿着之字形的外延进行非常好的插值,但你需要清楚地了解,在最后两三个节点之间会有重绘的情况。没有它就没有办法! 如果不重新绘制,那就不是插值,而是我所说的从近似的线中追踪(不是插值!)。 除了多项式之外,我至今没有看到任何可以理解的东西。 这里有一个专门录制的GIF,以演示一个高阶多项式(10)的例子,以便了解它比我希望的要少得多的 "美丽":) 而要计算高次幂的多项式,两倍的精度是不够的。有必要使用特殊的图书馆,使用精度更高的类型。但我个人认为度数超过5的多项式没有什么用。 仅仅通过插值,图形就可以被改变得面目全非,而近似只是一种更粗糙的近似。而在alglib包中关于立方样条曲线的内容中说,你可以从新的数据中得到一个内插值。近似也是可能的,但这将是对原始数据的常规化或平滑化。我需要一个相当好的MO的功能转化器。还有多维插值反距离加权,它在多维空间工作,乍一看也很诱人......但在你感受到它之前,很难说。 Nikolai Semko 2018.08.21 12:28 #12 Maxim Dmitrievsky:只是,通过插值,你可以把图形改变得面目全非,而近似只是一种更粗的近似。而在alglib包中关于立方样条曲线的内容中说,你可以在新数据上得到一个内插值。近似也是可能的,但这将是对原始数据的常规化或平滑化。我需要一个相当好的MO的功能转化器。还有多维插值反距离加权,它在多维空间工作,乍一看也很诱人......但在你感受到它之前,很难说。花键仍然会在最后一个节点之间重绘。想一想吧。 我们不知道下一个节点会在哪里。 Maxim Dmitrievsky 2018.08.21 12:37 #13 Nikolai Semko:花键仍然会在最后一个节点之间重绘。 想一想吧。我们不知道下一个节点会在哪里。事实证明,是的......但如果新值位于归一化数据的已知区间内,你就可以得到花键的值。而且,曲线 的下一步走向没有任何 区别。 另一方面,如果会有尖峰,最好在两端都有尾巴。 在花键中,这些都是左和右的界限?我会多读一些文章。 Nikolai Semko 2018.08.21 12:52 #14 Maxim Dmitrievsky:事实证明,是的......但如果新值位于归一化数据上一个已经知道的区间内,那么你可以得到花键的值。而且,曲线的下一步走向没有任何区别。 另一方面,如果会有尖峰,最好在两端都有尾巴。 在花键中,这些都是左和右的界限?我将阅读更多的文章。当没有添加新的点(节点)时,一切都很正常。而对于股票交易来说,这就是点--一个新的点会出现在哪里。 当然,这些都是迷惑天真的公众的好工具。 但我相信,对于这个近似-插值领域的交易员来说,只有使高质量的外推预测才有价值。 Maxim Dmitrievsky 2018.08.21 13:18 #15 Nikolai Semko:当没有添加新的点(节点)时,这一切都能正常工作。而对于股票交易来说,这就是点--一个新的点会出现在哪里。 当然,这些都是迷惑天真的公众的好工具。 但我相信,对于这个近似-插值领域的交易者来说,只有做出高质量外推预测的交易者才有价值。也许任务本身没有设置正确,这是一种创造性的东西,需要以某种方式完成。如果用多变量核 技巧代替多项式和样条,我就很满意了,但我没有在任何地方找到它们,我自己也写不出来。 通过对单个BP的多项式进行定性的外推预测,当然也是无稽之谈。如果即使是关于多个特征的神经网络,也不是对每个人都有效。 Nikolai Semko 2018.08.21 13:54 #16 Maxim Dmitrievsky:也许任务本身设置得不正确,作为一个创造性的事情,需要以某种方式完成。我很满意多变量核 的技巧,而不是多项式和样条,但我没有在任何地方找到它们。我同意--这些东西值得研究。 事实上,当我说只有推断才是重要的,我是在撒谎。 在解决模式识别问题时,各种近似和插值方法(在较小程度上)的应用,包括多变量的方法,是解决模式识别问题的数学基础,这也是AI的基础。 而没有人工智能的现代交易者会发现未来越来越难。 A100 2018.08.21 15:21 #17 Nikolai Semko: 而没有人工智能的现代交易者在未来会发现越来越困难。 这是一个神话:交易者不能不进行复杂的计算 Maxim Dmitrievsky 2018.08.21 15:23 #18 A100: 这是一个神话:交易者不能不进行复杂的计算这是一个现实。 A100 2018.08.21 15:28 #19 Maxim Dmitrievsky:这就是现实 是否有美元的结果?或者只是以无休止的讨论形式的理论假设? Dmitry Fedoseev 2018.08.21 16:29 #20 Vladimir:没有人解决这个问题--错了。什么问题没有人解决?插值函数的问题?一个函数的插值问题--没有人解决过这样的问题,也没有人会解决。 123456789...17 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
确切地说,是插值?你确定吗?不是近似值?而且还不能重绘?
你将对每一个刻度进行插值。
如果你需要在中间节点(例如ZigZag节点)上进行插值,而不需要重新绘制,那么整个要点就是下一个节点的位置。
只有当你有一台时间机器时,你才能创建一个不可重绘的清晰ZigZag。在没有时间机器的情况下,你没有办法确定当前的酒吧是一个极端。
论坛上定期有一个人,我称他为 "拖尾巴的人"。
整个要点是马尾辫。
它是这一流派的经典之作--将SMA向左移动半个周期,并通过某种程度的多项式完成对这些半周期的绘制。这里有一个例子--https://www.mql5.com/ru/forum/224374。 当然,这种情况以前也见过。
人们可以使用花键沿着之字形的外延进行非常好的插值,但你需要清楚地了解,在最后两三个节点之间会有重绘的情况。没有它就没有办法!
如果不重新绘制,那就不是插值,而是我所说的从近似的线中追踪(不是插值!)。
除了多项式之外,我至今没有看到任何可以理解的东西。
这里有一个专门录制的GIF,以演示一个高阶多项式(10)的例子,以便了解它比我希望的要少得多的 "美丽":)
而要计算高次幂的多项式,两倍的精度是不够的。有必要使用特殊的图书馆,使用精度更高的类型。但我个人认为度数超过5的多项式没有什么用。
仅仅通过插值,图形就可以被改变得面目全非,而近似只是一种更粗糙的近似。而在alglib包中关于立方样条曲线的内容中说,你可以从新的数据中得到一个内插值。近似也是可能的,但这将是对原始数据的常规化或平滑化。我需要一个相当好的MO的功能转化器。还有多维插值反距离加权,它在多维空间工作,乍一看也很诱人......但在你感受到它之前,很难说。
只是,通过插值,你可以把图形改变得面目全非,而近似只是一种更粗的近似。而在alglib包中关于立方样条曲线的内容中说,你可以在新数据上得到一个内插值。近似也是可能的,但这将是对原始数据的常规化或平滑化。我需要一个相当好的MO的功能转化器。还有多维插值反距离加权,它在多维空间工作,乍一看也很诱人......但在你感受到它之前,很难说。
花键仍然会在最后一个节点之间重绘。
想一想吧。
我们不知道下一个节点会在哪里。
花键仍然会在最后一个节点之间重绘。
想一想吧。
我们不知道下一个节点会在哪里。
事实证明,是的......但如果新值位于归一化数据的已知区间内,你就可以得到花键的值。而且,曲线 的下一步走向没有任何 区别。
另一方面,如果会有尖峰,最好在两端都有尾巴。 在花键中,这些都是左和右的界限?我会多读一些文章。
事实证明,是的......但如果新值位于归一化数据上一个已经知道的区间内,那么你可以得到花键的值。而且,曲线的下一步走向没有任何区别。
另一方面,如果会有尖峰,最好在两端都有尾巴。 在花键中,这些都是左和右的界限?我将阅读更多的文章。
当没有添加新的点(节点)时,一切都很正常。而对于股票交易来说,这就是点--一个新的点会出现在哪里。
当然,这些都是迷惑天真的公众的好工具。
但我相信,对于这个近似-插值领域的交易员来说,只有使高质量的外推预测才有价值。
当没有添加新的点(节点)时,这一切都能正常工作。而对于股票交易来说,这就是点--一个新的点会出现在哪里。
当然,这些都是迷惑天真的公众的好工具。
但我相信,对于这个近似-插值领域的交易者来说,只有做出高质量外推预测的交易者才有价值。
也许任务本身没有设置正确,这是一种创造性的东西,需要以某种方式完成。如果用多变量核 技巧代替多项式和样条,我就很满意了,但我没有在任何地方找到它们,我自己也写不出来。
通过对单个BP的多项式进行定性的外推预测,当然也是无稽之谈。如果即使是关于多个特征的神经网络,也不是对每个人都有效。也许任务本身设置得不正确,作为一个创造性的事情,需要以某种方式完成。我很满意多变量核 的技巧,而不是多项式和样条,但我没有在任何地方找到它们。
我同意--这些东西值得研究。
事实上,当我说只有推断才是重要的,我是在撒谎。
在解决模式识别问题时,各种近似和插值方法(在较小程度上)的应用,包括多变量的方法,是解决模式识别问题的数学基础,这也是AI的基础。
而没有人工智能的现代交易者会发现未来越来越难。
而没有人工智能的现代交易者在未来会发现越来越困难。
这是一个神话:交易者不能不进行复杂的计算
这是一个现实。
这就是现实
没有人解决这个问题--错了。
什么问题没有人解决?插值函数的问题?一个函数的插值问题--没有人解决过这样的问题,也没有人会解决。