Diskussion zum Artikel "Einführung in die empirische Bandzerlegung (EMD)" - Seite 5

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MisterH:
Eigentlich ist dies kein guter Artikel. Die EMD ist keine kausale Technik. Das bedeutet, dass sich ihre Vergangenheitswerte in Echtzeit ändern, was sie für den Handel völlig unbrauchbar macht. Sie fällt in dieselbe Kategorie wie die Singular Spectrum Analysis, der Hodrick-Prescott-Filter und alle Arten von Splines. Auf einem statischen Diagramm sieht sie gut aus, aber in Echtzeit ist sie nicht besser als eine LWMA. Legen Sie einfach eine SMA(1) auf das Ergebnis Ihrer EMD-Linie und Sie werden sehen, wie holprig sie wird... Aus wissenschaftlicher Sicht ganz nett, aber für den Handel unbrauchbar.
Wenn Sie versuchen, die EMD (oder wahrscheinlich jede andere analytische Technik) als eine Art einfachen prädiktiven Preisfilter auf der Grundlage historischer Preisdaten zu verwenden, dann würde ich zustimmen, dass sie ziemlich nutzlos ist, aber ich wäre nicht so schnell bereit, die Technik völlig zu verwerfen. Es gibt verschiedene andere Möglichkeiten, wie die Zerlegung nicht stationärer Daten in einzelne Wellenformen nützlich und informativ sein kann. Meiner Erfahrung nach leistet EMD dabei recht gute Arbeit.
 

Hallo zusammen,

ich kämpfe damit, einen logischen Weg zu finden, um die EMD-Technik zusammen mit SVM-Regressionen zu implementieren. Die meisten Arbeiten, die ich über (E)EMD-SVM gelesen habe (z.B. "Short-term prediction of stock index based on EMD and SVMs"), zerlegen zunächst die komplette Zeitreihe, bevor der SVM-Lernpfad implementiert wird.

Mir ist jedoch aufgefallen, dass der EMD-Algorithmus, wenn ich der Zeitreihe einen zusätzlichen Datensatz (t+1) hinzufüge, fast jeden einzelnen IMF-Wert ändert (auch die Anzahl der IMF kann sich ändern (für dasselbe Datum in der Vergangenheit)) als zuvor.

Wenn ich also meinen Datensatz in einen Lernzeitraum (z. B. 2002-2010) aufteile und Prognosen außerhalb der Stichprobe (z. B. für 2011) erstellen möchte, sollten meine EMD-zerlegten IMFs nur Daten aus den Jahren 2002-2010 enthalten, um 2011 vorherzusagen, oder? Eine Vorhersage für 2011 mit IMF-Zeitreihen, die mit dem EMD-Datensatz (2002-2011) berechnet wurden, würde Informationen aus der "Zukunft" enthalten, so dass meine Backtesting-Ergebnisse nicht gültig wären, richtig?

Für jede Vorhersage in einem Schritt nach vorn muss meine EMD also mit den zusätzlichen Datenpunkten berechnet werden ... dann können die SVM-Regressionen durchgeführt werden, um ein solches Modell zu testen, richtig? Diese rekursive Methode könnte, wie MisterH oben erwähnte, "BUMPY" sein, was sie für Backtesting/Handelsstrategien unbrauchbar macht?

[Gelöscht]  

Können wir ein Wort über die "leicht abweichende Implementierung von EMD" im zweiten beigefügten Inclnik verlieren? pro kontra kontra kontra Unterschiede

großes Plus für den Artikel

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