¡Aún no lo tengo! Así que he pensado en pediros consejo sobre si merece la pena meterse en todo esto. ¿Quién lo piensa?
¡Aún no lo tengo! Así que he pensado en pediros consejo sobre si me meto o no en todo esto. ¿Quién lo piensa?
Podemos seguir con la fiesta.
Seryoga hola! (Te he dejado un mensaje en un hilo vecino, espero que lo hayas visto :)
¡¡¡¡¡TODOS LOS SIMPLER!!!!! Mi idea era bastante simple - y las manos no llegaron a hacerlo. No hay necesidad de correr nada aquí y allá. Una aproximación perfecta del componente de baja frecuencia sería:
[1/ventana*(SUM historia por ventana)+ 1/ventana*(SUM , valores futuros por ventana)/2
Así que todo se reduce a predecir una media de alguna ventana fija. Y se puede predecir mediante métodos de autocorrelación. Estoy 100% seguro de que funcionará de forma mucho más fiable y precisa. Piensa en ello como un filtro adaptativo en miniatura.
Se puede mejorar a la "mente"
a Vinin
Danos tu opinión: ¡habrá una segunda parte!
a grasn
¡Hola Sergey!
Por supuesto que sí. Fueron ellas (sus consideraciones) las que me llevaron a esta idea de la síntesis no armónica. Por desgracia, todos mis esfuerzos por predecir mediante métodos de autocorrelación se estrellaron en el horizonte de sucesos. Necesitamos métodos de correlación no lineal con elementos de adaptación.
a grasn
¡Hola, Sergei!
Por supuesto que lo he leído. Ellas (sus consideraciones) son las que me llevaron a esta idea de fusión no armónica. Por desgracia, todos mis esfuerzos por predecir mediante métodos de autocorrelación se estrellaron contra el horizonte de sucesos. Lo que se necesita aquí son métodos de correlación no lineal con elementos de adaptación.
No, no, no, no. Si reconstruyes la serie temporal por la media predicha, no funcionará, grandes errores. ¡¡¡¡No necesitamos eso, necesitamos evaluar los extremos locales de la "curva ideal LF" prevista, pero en realidad es una zona de pivote!!!! Deberías ser menos exigente :o)
Yo vería cómo se comportan los pesos en la historia. Es decir, haría un indicador con tres buffers: w1,w2 y w3.
No hay problema. ¿Sólo qué nos dará? Es evidente que se comportarán de forma regular con un periodo de fluctuación de menor escala, ya que son la solución de una ecuación cúbica.
No, no, no, no. Si reconstruyes la serie temporal por la media predicha, no funcionará, grandes errores. ¡¡¡¡No necesitamos eso, necesitamos estimar los extremos locales de la "curva ideal LF" prevista, y estos son en realidad zonas de pivote!!!! Hay que ser menos exigente :o)
¡Aquí no lo entiendo!
Allí no hay relaciones estables.
No, no, no, no. Si reconstruyes la serie temporal por la media predicha, no funcionará, grandes errores. ¡¡¡¡No necesitamos eso, necesitamos estimar los extremos locales de la "curva ideal LF" prevista, y estos son en realidad zonas de pivote!!!! Hay que ser menos exigente :o)
¡Aquí no lo entiendo!
Allí no hay relaciones estables.
Y tampoco entendí tu análisis no armónico. ¿Quién es el derivado perfecto y de dónde viene? Si explicas la esencia de tu análisis paso a paso, te lo agradecería (creo que no soy el único).
Mientras tanto, voy a trastear en Matkadec y en un par de días o antes (soy todo estadísticas) os pongo una descripción detallada de mi idea :o)
P.D.: tal vez su integración dé lugar a algo interesante :o)
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Esta es una idea que me entusiasma.
Tomemos el asistente más común con una ventana de promedio N. Pasémosla por la serie temporal (RT) hacia delante y hacia atrás, eliminando así el retardo de grupo y de fase y obteniendo una curva suavizada ideal, cuya primera derivada muestra de forma óptima los puntos de entrada y salida... aunque sólo con datos históricos.
Está relacionado con el inevitable sobredimensionamiento en el borde derecho de los datos, cuanto más nos adentremos en la historia, menos nos afectará este efecto. En el límite, se puede despreciar a una distancia N del borde de ataque. Por lo tanto, tenemos la tarea de predecir esta derivada para N barras por delante (fig. a la izquierda).
Podemos hacerlo de otra manera. Realicemos sólo un recorrido recto de la máscara, obtendremos un suavizado estándar, al que todos nos acostumbramos hace tiempo, con un desfase de N/2 (fig. a la derecha). La tarea puede establecerse como predicción de los valores de las derivadas para N/2 barras por delante. Por cierto, tanto en la fig. de la izquierda como en la de la derecha N se elige de forma que el ancho de banda del LPF sea aproximadamente el mismo: 100 bares para un esquema de dos pases (izquierda) y 200 bares para un recorrido recto (derecha). Por lo tanto, tendremos que hacer una previsión igual para el mismo número de barras por delante, pero la derivada es más suave para el esquema de doble paso, lo que significa una mayor precisión.
Debo decir de entrada que todos los intentos de previsión por los métodos "habituales" no darán un resultado positivo, en cuanto nos acercamos al horizonte de sucesos (N/2 o N) la precisión de la previsión baja rápidamente llevándola a cero en el mismo horizonte. Tal es la propiedad fundamental de BP...
Así que estaba pensando, ¿qué pasa si para un determinado BP voy a construir un abanico de mashups de un solo paso con el paso 1 a partir de N = 2 o incluso 1 y hasta 1000, por ejemplo. Está claro que la informatividad de los barridos adyacentes no es muy diferente, así que construyamos una función de autocorrelación que muestre la "similitud" de los barridos adyacentes (o sus derivados). Como era de esperar, varios hisopos consecutivos están muy correlacionados (figura izquierda):
Dado que la informatividad de los instrumentos correlacionados es baja, reduciremos la serie de hisopos y dejaremos sólo aquellos cuyo coeficiente de correlación entre ellos no supere el 20%. Sólo quedan tres, con una ventana de promedio de 6, 80 y 300 bares. Ahora tomamos y equiparamos la suma ponderada de los valores de las barras retrasadas con la derivada ideal (la línea roja gruesa de la Fig. derecha): dMA=w1*dMA1+w2*dMA2+w3*dMA3.
Debemos construir tres ecuaciones de este tipo para tres barras consecutivas en el lado derecho de la historia menos N/2 (para evitar el parloteo), resolverlas en relación con los pesos w y calcular el valor de dMA en el lado derecho de BP. Eso es todo! Obtenemos el valor de predicción, que indica la dirección esperada de BP.
Se obtiene una especie de análisis no armónico :-)