Resonancia estocástica - página 2
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Los estados estables son las cimas planas durante los retrocesos o las correcciones. Las tendencias son estados inestables de transición de un plano a otro. Antes de una tendencia, una señal regular es amplificada por el ruido del plano y se manifiesta en saltos bruscos, a menudo momentáneos, de un nivel a otro.
¿Cómo podemos aprender algo práctico de esto?
P.D. Por ejemplo, ¿cómo podemos extraer sólo el componente aleatorio (puro ruido) de la volatilidad para obtener una señal regular? Se sabe que la volatilidad es un proceso antipersistente. La simple sustracción de una constante no funcionará, ya que la señal se hace más fuerte durante la tendencia. ¿Detendencia? ¿Y a qué equivale el coeficiente de amplificación?
Extracción de ruido, las wavelets parecen estar diseñadas para ello (puedo estar equivocado).
Buena suerte.
Parece que, de alguna forma, coincide con los modelos potenciales, o más bien con mi visión de dónde y cómo utilizarlos :).
Y dónde puedo leer sobre posibles modelos desde tu punto de vista, porque Google se atraganta con los "posibles modelos", la vida como siempre gira en torno a los pequeños.
Hay un gran hilo en el foro paralelo :) https://www.mql5.com/ru/forum/50458 pero está bastante embarrado. Como ejemplo, véase http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275. En mi opinión, estos modelos sólo deberían describir estados estables, abriendo así una posibilidad fundamental para aislar una señal "externa".
Y dónde puedo leer sobre posibles modelos desde tu punto de vista, porque Google está repleto de "posibles modelos", la vida como siempre gira en torno al lollygag.
Hay un gran hilo en el foro paralelo :) https://www.mql5.com/ru/forum/50458 pero está bastante embarrado. Como ejemplo, véase http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275. En mi opinión, estos modelos sólo deberían describir estados estables, abriendo así una posibilidad fundamental para aislar la señal "externa".
Si he entendido bien, hay que buscar las características del sistema/modelo (tal vez basadas en una serie temporal) en las que esta señal regular débil "actual" resuene con el ruido, es decir, que se amplifique de forma múltiple. Especialmente destacado:
Puedo ser más específico: en otras palabras, si se aborda desde un punto de vista práctico, se deben controlar los parámetros del ruido y buscar aquellos valores de sus características en los que la probabilidad de resonancia aumente significativamente.
Difícilmente se podrá calcular la trayectoria exacta, pero sí las principales características del futuro movimiento direccional (impulso, salto, balanceo...). En consecuencia, es necesario establecer:
- Parámetros del ruido actual (supongo que varían)
- Parámetros de la señal actual
Por supuesto, hay algunas dificultades con esto. La relación entre la señal y el ruido está fuertemente influenciada. Para la señal actual hay dos opciones sencillas:
- es aislar la señal con algún tipo de filtro de paso bajo (la opción wavelet es bastante buena para este modelo).
- Uso de varias regresiones o sus combinaciones
En el caso general tendremos que hacer una predicción de los mismos elementos del sistema:
- Parámetros del ruido futuro
- Futuros parámetros de la señal
La predicción del ruido probablemente le hará sonreír, pero creo que debería ser una parte importante del sistema. Por supuesto, no es necesario predecir el ruido en sí, pero sí sacar algunas conclusiones sobre los parámetros básicos del ruido futuro. La resonancia en sí misma me parece de naturaleza muy aleatoria, y el que se sume o no depende casi por completo del ruido.
PD 01: se trata de una idea interesante, por lo que llevará un año o más, teniendo en cuenta la investigación necesaria y probando diferentes variantes.
a MathematUtilizo este concepto en mi modelo. Funciona muy bien.
Si he entendido bien, hay que buscar las características del sistema/modelo (tal vez basadas en una serie temporal) en las que esta señal regular débil "actual" resuene con el ruido, es decir, que se amplifique de forma múltiple. Especialmente destacado:
Puedo ser más específico: en otras palabras, si se aborda desde un punto de vista práctico, se deben controlar los parámetros del ruido y buscar aquellas características del ruido en las que la probabilidad de resonancia aumente significativamente.
Calcular una trayectoria exacta es poco probable, pero puede ser posible calcular las principales características del futuro movimiento direccional (impulso, salto, barrido...). En consecuencia, es necesario establecer:
- Parámetros del ruido actual (supongo que varían)
- Parámetros de la señal actual
Por supuesto, hay algunas dificultades con esto. La relación entre la señal y el ruido está fuertemente influenciada. Para la señal actual hay dos opciones sencillas:
- es aislar la señal con algún tipo de filtro de paso bajo (la opción wavelet es bastante buena para este modelo).
- Uso de varias regresiones o sus combinaciones
En el caso general tendremos que hacer una predicción de los mismos elementos del sistema:
- Parámetros del ruido futuro
- Futuros parámetros de la señal
La predicción del ruido probablemente le hará sonreír, pero creo que debería ser una parte importante del sistema. Por supuesto, no es necesario predecir el ruido en sí, pero sí sacar algunas conclusiones sobre los parámetros básicos del ruido futuro. La resonancia en sí misma me parece de naturaleza muy aleatoria, y el que se sume o no depende casi por completo del ruido.
PD 01: se trata de una idea interesante, por lo que llevará un año o más, teniendo en cuenta la investigación necesaria y probando diferentes variantes.
a las MatemáticasUtilizo este concepto en mi modelo. Funciona muy bien.
Si he entendido bien el artículo, hay que buscar una fuente de influencia permanente. Pero puede resultar que no la haya. O hay muchos, que es lo mismo. ¿Y cómo se hace?
Si he entendido bien el artículo, hay que buscar una fuente de impacto permanente. Pero puede resultar que no la haya. O hay muchos, que es lo mismo. ¿Y cómo se hace?
Tengo la fuerte sensación de que tengo que buscar ambas cosas, y todo junto es muy frustrante. Empezaré mi andadura con el ruido, sobre todo porque hace tiempo que quiero ocuparme de él.
Si he entendido bien el artículo, hay que buscar una fuente de influencia permanente. Pero puede resultar que no haya ninguna. O hay muchos, que es lo mismo. Entonces, ¿qué hacer?
Tengo la fuerte sensación de que tengo que buscar ambas cosas, y todo junto es muy frustrante. Opcional, voy a empezar mi viaje con el ruido, sobre todo porque he querido tratar con él durante mucho tiempo.
Por supuesto, puedes dividir las tareas. Pero entonces hay que buscar una respuesta: ¿quién se beneficia? Pero eso parece una pregunta infantil. Aunque podría estar equivocado.