Discusión sobre el artículo "Introducción al método de descomposición de modo empírico" - página 5

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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... Agradable desde un punto de vista de investigación/científico, inútil en el trading.
Si usted está tratando de utilizar EMD (o probablemente cualquier otra técnica analítica) como una especie de simple filtro predictivo de precios basado en datos históricos de precios, entonces yo estaría de acuerdo en que es bastante inútil, pero yo no sería tan rápido para descartar totalmente la técnica de plano. Hay varias otras maneras en que la descomposición de datos no estacionarios en formas de onda de componentes puede ser útil e informativa. En mi experiencia, EMD hace un buen trabajo en este sentido.
 

Hola a todos

Estoy luchando para formar un camino lógico para implementar la técnica EMD junto con SVM-regresiones. La mayoría de los artículos que he leído sobre (E)EMD-SVM (por ejemplo, "Short-term prediction of stock index based on EMD and SVMs") descomponen primero la serie temporal completa antes de aplicar la ruta de aprendizaje SVM.

Pero me he dado cuenta de que si añado un conjunto de datos adicional (t+1) a la serie temporal, el algoritmo EMD cambia casi todos los valores del FMI (incluso el número de FMI puede cambiar también (para la misma fecha en el pasado)) de lo que era antes.

Por lo tanto, me preocupa que si divido mi conjunto de datos en un periodo de aprendizaje (por ejemplo, 2002-2010) y quiero hacer previsiones fuera de muestra (por ejemplo, 2011) mis FMI descompuestas por EMD sólo deberían contener datos de 2002-2010 para predecir 2011, ¿verdad? Predecir 2011 con series temporales de FMI calculadas con el conjunto de datos de EMD (2002-2011) incorporaría información del "futuro", lo que haría que mis resultados de backtesting no fueran válidos, ¿verdad?

Así que para cada predicción de un paso hacia adelante mi EMD debe ser calculado con los puntos de datos adicionales ... entonces el SVM-regresiones se pueden realizar para backtest tal modelo, ¿verdad? Este método recursivo podría ser "BUMPY" como el MisterH mencionado anteriormente, por lo que es inútil para backtesting / estrategia de negociación?

 

¿Podemos tener unas palabras acerca de la "implementación ligeramente diferente de EMD" en el segundo includnik . pros cons diferencias

gran + para el artículo

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