財務データをリアルタイムでフィルタリングするためのウェーブレット変換 完全なインジケータベースのテクニカル分析、アプリケーションは復旧のための動的ライブラリDLLとして実現されています。
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コンピュータ化とデジタル信号処理開発は改善されました 本質的に最近の方法の適用による古典的な指標 価格への情報処理。指標は滑らかにし始め、遅らせ始めました 以下。しかし聖杯は失敗しました。まず、価格は非静止している、すなわち フィルタの特性は時間中に変化します。第二に、違うように 技術的な問題から、信号の種類とノイズ分布 価格は不明です、すなわち、実際にフィルタするものを知っていない。第三、存在 フーリエと類似の方法でフィルタリングされた価格は前のものを変更します 新しいデータの追加に対する値：歴史の下で理想的な傾向を受け取る データですが、それらを左手に右手からのみ取引できます。 フーリエ変換は、最初のシリーズの表現に基づく 様々な位相、振幅および周波数を有する正弦波の無限和。 最近、ウェーブレット変換はさまざまなデータ領域で広く採用されていました 初期シリーズが地元の合計として表される処理 ウェーブレットという名前の定義関数それらはシフトと垂直方向に構築されています プロトタイプ関数の特定と水平方向のスケーリング。ウェーブレット 本質的に、変換はフラクタルで、それを使用して効果的な効果があります。 技術分析まず、マルチスケール分析を実行することができます 価格は、期間と振幅によってさまざまなスケールの傾向を客観的に識別します。 業者を様々なグループに別々のグループに別々のグループに分けてください。 ポジショントレーダーと長期投資家。マルチスケール分析はできます さまざまな時間枠に関する分析として解釈されます。第二に、それは決定を可能にします 利益振幅と周波数の受信には不十分なノイズ 価格シリーズを単純にフィルタリングできる価格の移動 最低スケールウェーブレットをそれから差し引いてください。第三に、追加の濾過 遅延なしのホワイトノイズが可能です。第4、長期動向が定義されています 客観的に。第5、ウェーブレットにはコンストラクト内の最適化されたパラメータは含まれていません 標準インジケータ6番目に、使用されているウェーブレットタイプは 最後の価格値では、時間順序付きデータと歪んでいません。第7回 使用されるウェーブレット変換はそれを使用できるようにする非常に効果的です 大規模なダンプデータのためのリアルタイムで。第8、それを使うのは効果的です ニューラルネットワークの入力データとしてのウェーブレットおよびその他の予測方法 認識。 プラットフォームがサポートされています。 Windows 95、Windows NT、Windows 2000、Windows XP、Windows 98、Windows Me

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