Wie misst man Lärm? - Seite 9
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Es ist schade, dass das Thema Lärm in den Hintergrund gerückt ist.
Lärm kann über einen bestimmten Zeitraum mit hoher Wahrscheinlichkeit im Voraus erkannt werden. Daran ist nichts Ungewöhnliches.
Beobachten Sie, identifizieren Sie ein Muster und verarbeiten Sie es zu Programmcode.
Wenn Sie nichts dagegen haben, ein Beispiel. Sie können es in Worte fassen.
der Lärm innerhalb des Themas macht seinem Namen alle Ehre und lässt sich an der Anzahl der "Krachmacher" messen
Ich habe versprochen, heute Abend ein Bild von der Geräuschspur über dem Blinkerbild in den 2-seitigen Thread zu posten.
Lärm in Punkten.
Ich muss sagen, das Ergebnis ist für mich etwas unerwartet. Ich hatte etwas anderes erwartet.
Der Lärm übersteigt nicht 30 Punkte. Es ist durchaus möglich, damit zu arbeiten.
Natürlich kann es nicht auf PVs verwendet werden, aber seit 1H kann es versucht werden. Wenn er sich auf größeren Zeitskalen genauso verhält und nicht in die Zukunft blickt, lassen sich auf den ersten Blick eineinhalb bis zwei Erwartungsspreads pro Trade herausholen. Es scheint nicht viel zu sein, aber 40-60 Punkte vierstellige Spanne ist sehr gut.
Ihre Glättung ist in Wirklichkeit ein Frequenzfilter. Und was Sie in dieser Situation als Rauschen bezeichnen, kann einfach eine hochfrequente (relativ zur Glättungsperiode) Komponente des Signals sein.
Dies ist ein stark vereinfachter Ansatz, der von einer hohen Signalverzerrung ausgeht.
Ein rationellerer Ansatz ist die retrospektive Analyse mit einer schrittweisen Bestimmung der Signalkomponenten. Schematisch sieht das so aus:
- Zunächst wird davon ausgegangen, dass die künftige Kursbewegung von mehreren Faktoren beeinflusst wird, z. B. Wochentag, Tageszeit, Marktzustand (Aufwärts-/Abwärtstrend, Flaute), wichtige wirtschaftliche Finanznachrichten usw. Die Komplexität des Modells hängt von der Anzahl der zu berücksichtigenden Einflussfaktoren ab.
- Wir suchen nach der Abhängigkeit der Preisbewegung von jedem der Faktoren, die sich auf die Form "Preisvektor=F{Faktor(n)}" reduzieren lässt. Faktoren, bei denen keine Preisabhängigkeit festgestellt wird, werden als unbedeutend angesehen und nicht weiter berücksichtigt.
- Wir fassen die erhaltenen Abhängigkeiten in einem Diagramm zusammen und überlagern es mit dem realen Signal. Die erzielte Differenz ist in unserem Fall "Rauschen".
Aber auch ein solches "Rauschen" ist seinem Wesen nach ein Teil des Signals; allein durch das Vorhandensein bedeutender, von uns nicht berücksichtigter Einflussfaktoren können wir weder den Charakter des "Rauschens" noch irgendwelche seiner Eigenschaften bestimmen, aber auch nicht vorhersagen.
Ich sehe also keinen Sinn darin, den Lärm zu messen. Aber das ist meine persönliche Meinung und mein Zugang zu dieser Frage.
Die eigentliche Frage lautet: Wie misst man Lärm? -- ist unrichtig, unlogisch, falsch.
Als erstes muss man verstehen, dass der Eingang eine Mischung aus "Signal und Rauschen" ist.
Warum ist sie unrichtig, unlogisch, falsch? Wenn man es geschafft hat, das Rauschen von der "Signal+Rauschen"-Mischung zu trennen, dann zählt man einfach die Streuung, wenn sie legitim ist, und voila - das Rauschen ist gemessen!
Oleg Avtomat:
Wie trennt man das "Signal" vom "Signal+Rauschen"-Gemisch? Bei der Lösung dieses Problems sollte es nicht allzu schwierig sein, das "Rauschen" zu identifizieren.
Dieses Problem wird mit Methoden der adaptiven Steuerungstheorie gelöst.
Das ist alles sehr hübsch, aber es ist nicht praktikabel - das, was Sie in der Sprache der Ökonometrie vorschlagen, hört sich an wie die Isolierung des Trends, der saisonalen oder zyklischen Komponente und die anschließende Analyse der Residuen, normalerweise durch autoregressive Methoden. Im Devisenhandel sind bisher nur wenige Menschen erfolgreich gewesen.
Warum ist es unrichtig, unlogisch, falsch? Wenn es Ihnen gelingt, das Rauschen von der "Signal+Rauschen"-Mischung zu trennen, dann zählen Sie die Varianz, wenn sie gültig ist, und voila - das Rauschen ist gemessen!
Nun, es ist klar, dass das Rauschen herausgefiltert werden muss, bevor es gemessen werden kann, aber ich habe meine Zweifel an der Effizienz der Methoden der adaptiven Kontrolltheorie bei der Analyse von Austauschgeräuschen.