Discusión sobre el artículo "Introducción al método de descomposición de modo empírico" - página 4

 

Este es uno de esos artículos buenos y útiles. Muchas gracias, estaba tan cegado que mi única forma de análisis era en flujo directo de datos. Esto es algo que me puede resultar realmente útil junto con el Análisis Heurístico. Voy a hacer mi propia implementación en el futuro y tratar de utilizar las funciones integradas MT5 gráficos en su lugar.

Sin embargo, estoy ejecutando el script con la herramienta gráfica proporcionada, compila y muestra pero los datos se muestran como un patrón de onda cuadrada solamente. ¿Es este un comportamiento normal?
He intentado diferentes símbolos en diferentes períodos de tiempo en diferentes intervalos de fechas, también he tratado de establecer el valor 'n' a algo más pequeño y más grande, pero obtener los mismos resultados.

Datos de onda cuadrada EMD

 
En realidad, éste no es un buen artículo. EMD no es una técnica causal. Esto significa que sus valores pasados cambian en tiempo real, lo que la hace total y completamente inútil para el trading. Está en la misma categoría que el Análisis de Espectro Singular, el filtro Hodrick-Prescott y todos los tipos de splines. Se ve tan bien en un gráfico estático, pero en tiempo real no es mejor que un LWMA. Basta con colocar un SMA(1) sobre el resultado de su línea EMD y verá lo desigual que se vuelve... Bonito desde el punto de vista de la investigación/científico, inútil en el trading.
 
MisterH:
En realidad, éste no es un buen artículo. EMD no es una técnica causal. Esto significa que sus valores pasados cambian en tiempo real, lo que la hace total y completamente inútil para el trading. Está en la misma categoría que el Análisis de Espectro Singular, el filtro Hodrick-Prescott y todos los tipos de splines. Se ve tan bien en un gráfico estático, pero en tiempo real no es mejor que un LWMA. Basta con colocar un SMA(1) sobre el resultado de su línea EMD y verá lo desigual que se vuelve... Bonito desde el punto de vista de la investigación/científico, inútil en el trading.
Gracias por tu comentario, parece que ha sido más útil que el propio artículo. He estado estudiando lo que comentas y aunque este articulo me ha abierto los ojos a otros tipos de analisis, si lo pongo en practica lo mas probable es que sea como tu dices: BUMPY. Dedicaré mi tiempo a otra cosa y puede que use esto para investigar y no para operar.
 

1. https://en. wikipedia.org/wiki/Hilbert%E2%80%93Huang_transform

2. Y la imagen de Google de la Descomposición Modal Empírica.

3. Este probablemente uno de mi comentario tonto de tantos :). Un poco de ironía aquí. Lo primero que hay que hacer, antes de calcular EMD, es encontrar los máximos y mínimos (véase más adelante). Si ya pudiéramos hacer eso, entonces ya estamos ganando dinero. Encontrar máximos y mínimos es lo que hacemos aquí.

La wikipedia también menciona (bajo limitación) que"Datig y Schlurmann [2004] hicieron los estudios más completos sobre el rendimiento y las limitaciones de HHT con aplicaciones particulares a ondas irregulares. ... Los autores discutieron el uso de puntos adicionales, tanto hacia delante como hacia atrás, para determinar mejores envolventes".

4. Filtrar los ruidos: de eso se trata.

Hilbert–Huang transform - Wikipedia, the free encyclopedia
  • en.wikipedia.org
The Hilbert–Huang transform (HHT) is a way to decompose a signal into so-called intrinsic mode functions (IMF), and obtain instantaneous frequency data. It is designed to work well for data that is nonstationary and nonlinear. In contrast to other common transforms like the Fourier transform, the HHT is more like an algorithm (an empirical...
 

Gracias por el artículo, he disfrutado leyéndolo.

Algunos puntos relevantes para cualquier descomposición (no sólo EMD):

  1. En la Figura 6, el suavizado, tal y como yo lo entiendo, se realiza mediante una única aplicación de EMD a un intervalo dado. Sigue siendo más correcto mostrar el suavizado mediante el desplazamiento de una ventana de tamaño fijo y la aplicación de EMD a cada uno de ellos. Obteniendo el valor de suavizado en el extremo correcto.
  2. En este sentido, es muy interesante comparar los resultados del suavizado mediante los valores del extremo derecho y del extremo izquierdo (haga lo mismo para todas las funciones de suavizado).
  3. La previsión de las funciones FMI parece tener el mismo éxito que la previsión de MA simple. La base de la previsión es la misma: la elección del extrapolador. ¿Puede explicarlo un poco?
    No se ofrece aquí un análisis detallado de los métodos de previsión basados en эмпирической модовой декомпозиции, ya que este tema queda fuera del alcance de este artículo.
  4. Me gusta mucho la idea del detrending, gracias.
  5. La aplicación del EMD a las BP de precios requiere claramente cierta transformación de las propias BP. Lo mismo ocurre con el algoritmo para encontrar los extremos.

Sobre EMD:

  1. ¿Depende mucho el resultado de EMD del tipo de función spline utilizada?
  2. Comente la razón de elegir tal criterio de construcción en EMD:
    En cualquier punto del modo empírico, la media de las envolventes definidas por los máximos y mínimos locales debe ser cero.


P.D. Para comparar las funciones de suavizado vale la pena, por supuesto, desarrollar de una vez por todas un criterio de eficacia del suavizado. Con el que comparar todas las funciones conocidas, incluida la EMD.

 
hrenfx:

Gracias por el artículo, he disfrutado leyéndolo.

Gracias por tu interés en el artículo.

Lo siento, pero no voy a ser capaz de entrar en los detalles de EMD . Quería crear una implementación de software de este método. Se hizo tal implementación, que fue la base para escribir este artículo. No se ha realizado ninguna investigación seria.

Sobre EMD:

¿Depende mucho el resultado de EMD del tipo de función spline utilizada?

No he probado a utilizar otras splines, por ejemplo de cuarto grado, así que no tengo una opinión propia al respecto. Creo que he visto publicaciones sobre este tema en alguna parte, pero desgraciadamente no recuerdo exactamente dónde.

Por favor, comente la razón por la que EMD ha elegido ese criterio de construcción:

En cualquier punto del modo empírico, la media de las envolventes definidas por los máximos locales y los mínimos locales debe ser cero.

No puedo comentarlo aquí, hay que buscarlo en los artículos de Huang. Estas son sus condiciones.

 

El estudio de cualquier método de descomposición requiere la implementación de software, por lo que la base se desvela casi por completo en el documento.

P.D. Es extraño que no haya encontrado en ningún sitio (en Internet) criterios para comparar diferentes funciones. Esta es una razón para pensar en su bicicleta.

 

Se supone que este es un método alternativo y mejor :Hilbert Vibration Decomposing http://hitech.technion.ac.il/feldman/hvd.html Tal vez el autor o alguien con formación en ingeniería electrónica escriba un nuevo artículo.

 

En primer lugar, ¡muchas gracias al autor por el artículo! Es interesante, claro y conciso. El material es suficiente para entender si lo necesitas o no y para decidir si seguir estudiando este tema o no - una especie de conferencia introductoria. Además, el autor dio una base para las pruebas iniciales. Por ello, quiero darle las gracias.

Ahora, me dirigiré a aquellos que necesitan todo de una vez y al mismo tiempo, para que no tengan que mover un dedo. Gente: enciendan sus cerebros y luchen contra su pereza. Algunos posts son simplemente desagradables de leer. El autor se ha esforzado, y vosotros no lo apreciáis.

 
MetaQuotes Software Corp.:

Nuevo artículo Introducción a la descomposición modal empírica ha sido publicado:

Autor: Victor Likes