¿Cómo se mide el ruido? - página 9
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Es una pena que el tema del ruido se haya desviado.
El ruido puede ser detectado con antelación en un determinado rango de tiempo con una alta probabilidad. No hay nada raro en ello.
Observar, identificar un patrón y procesarlo en el código del programa.
Si no le importa, un ejemplo. Puedes ponerlo en palabras.
el ruido dentro del tema se ajusta claramente a su nombre, puede medirse por el número de "ruidosos"
Prometido publicar una foto de la pista de ruido sobre la imagen del indicador en el hilo de 2 páginas esta noche.
Ruido en puntos.
Debo decir que el resultado es un poco inesperado para mí. Esperaba algo diferente.
El ruido no supera los 30 puntos. Es muy posible trabajar con él.
Por supuesto, no se puede utilizar en los PV, pero desde el 1H se puede intentar. Si se comporta de la misma manera en marcos temporales más amplios y si no mira hacia el futuro, a primera vista se pueden succionar de uno y medio a dos diferenciales de expectativa por operación. No parece ser mucho, pero 40-60 puntos de diferencia de cuatro dígitos está muy bien.
Su alisado es, de hecho, un filtro de frecuencia. Y lo que usted llama ruido en esta situación puede ser simplemente un componente de alta frecuencia (en relación con el período de suavizado) de la señal.
Se trata de un enfoque excesivamente simplificado que asume intrínsecamente una alta distorsión de la señal.
Un enfoque más racional es el análisis retrospectivo, con una determinación paso a paso de los componentes de la señal. Esquemáticamente, se ve así:
- Inicialmente se supone que el movimiento de los precios en el futuro está influenciado por varios factores, por ejemplo, el día de la semana, la hora del día, el estado del mercado (tendencia al alza/baja, plano), noticias económicas financieras importantes, etc. La complejidad del modelo dependerá del número de factores de influencia que se tengan en cuenta.
- Buscamos la dependencia del movimiento de los precios de cada uno de los factores, que puede reducirse a la forma "Vector de precios=F{Factor(n)}". Los factores, cuya dependencia del precio no se observa, se consideran insignificantes y no se siguen considerando.
- Resumimos las dependencias obtenidas en el gráfico y lo superponemos a la señal real. La diferencia obtenida será "ruido" en nuestro caso.
Pero, en su esencia, ese "ruido" es también una parte de la señal; simplemente, debido a la presencia de factores de influencia significativos no considerados por nosotros, podremos determinar, pero no podemos predecir, ni el carácter del "ruido" ni ninguna de sus características.
Así que no veo el sentido de medir el ruido. Pero es mi opinión personal y mi enfoque de esta cuestión.
La pregunta en sí: ¿cómo se mide el ruido? -- es incorrecto, ilógico, equivocado.
Lo primero que hay que entender es que la entrada es una mezcla de "señal+ruido".
¿Por qué es incorrecto, ilógico, incorrecto? Si consigues separar el ruido de la mezcla "señal+ruido", entonces sólo tienes que contar la dispersión, si es legítima, y voilá: ¡se mide el ruido!
Oleg avtomat:
¿Cómo se separa la "señal" de la mezcla "señal+ruido"? A la hora de resolver este problema, identificar el "ruido" no debería ser demasiado difícil.
Este problema se resuelve con métodos de la teoría de control adaptativo.
Todo es bonito, pero no es práctico, lo que propones en lenguaje econométrico suena a aislar el componente tendencial, estacional, cíclico y luego analizar los residuos, normalmente por métodos autorregresivos. En el mercado de divisas, hasta ahora, pocas personas lo han conseguido.
¿Por qué es incorrecto, ilógico, erróneo? Si consigues separar el ruido de la mezcla "señal+ruido", entonces cuenta la varianza, si es válida, y voilá: ¡se mide el ruido!
Está claro que hay que extraer el ruido antes de medirlo, pero tengo mis dudas sobre la eficacia de los métodos de la teoría de control adaptativo en el análisis del ruido de intercambio.