L'idée de construire un filtre qui ne traîne pas m'occupe depuis quelques années. J'ai également obtenu régulièrement des résultats qui semblaient meilleurs que d'autres, et même non décalés. Tous ces résultats se sont effondrés au cours d'une analyse par étapes. Je demande à l'auteur de réaliser le signal du modèle d'entrée comme une fonction de Heaviside : un pas, jusqu'au moment où le niveau T =0, après un. Et de montrer la ligne de filtre sur ce point. Je suis sûr à 99,99% que nous verrons une courbe allant au niveau 1 pendant un certain intervalle de temps, c'est-à-dire un décalage. Un filtre idéal, véritable et non décalé devrait être capable de gérer les "étapes" de manière à ce que la sortie soit égale à l'entrée. Si ce n'est pas le cas, raisonner sur la "non-latence" relève du bricolage. Bien que je soutienne l'auteur, la création d'un filtre sans décalage et sans dessin est possible.
P.S. Les comparaisons avec d'autres filtres devraient être données sur une "étape", en plaçant tous les filtres sur un seul graphique.
P.P.S. Si cela a déjà été fait dans une vidéo, veuillez m'excuser, pour le moment (à partir d'un ordinateur en état de marche) je ne peux pas voir la vidéo (apparemment, postée sur youtube ?).
Je vais ajouter un test avec une étape pour Momentum avec un filtre.
La réaction du filtre aux étapes du flux de cotations est clairement visible dans la quatrième vidéo.
Disons que la période au sens effectif (non littéral) de la moyenne est de 101 barres, donc le décalage est de 50 barres. Et sur un pas propre, je peux très bien le voir. Mais sur les cotations, où deux sections horizontales (0 et 1 par convention) ne représentent ensemble que 20 barres, et autour des cotations, je ne verrai rien de tel.
Les filtres devraient être étudiés en introduisant UNIQUEMENT des signaux modèles, et ensuite, après avoir compris leur nature, apprécier les images du travail sur les cotations.
Disons que la période, au sens effectif (non littéral) du calcul de la moyenne, est de 101 barres, et que le décalage est donc de 50 barres. Et sur une étape propre, je peux très bien voir cela. Mais sur les cotations, où deux sections horizontales (0 et 1 conditionnellement) ne prennent ensemble que 20 barres, et autour des cotations, je ne verrai rien de tel.
Les filtres devraient être étudiés en introduisant UNIQUEMENT des signaux modèles, et ensuite, après avoir compris leur nature, apprécier les images de travail sur les cotations.
J'ai compris, je vais ajouter un tel test.
Merci. Je devine ce que nous verrons. Peut-être que votre filtre présentera moins de décalage et un meilleur lissage que la concurrence. Mais il ne s'agira pas à 100% d'un filtre sans décalage et sans dessin....
Attendons la publication de l'indicateur GMomentum_test pour tirer des conclusions et non des suppositions. Il était censé être publié en même temps que l'article, mais apparemment ils n'ont pas eu le temps de le préparer. Il semble maintenant qu'il sera publié lundi.
En ce qui concerne les tests en général, les tests pour les filtres linéaires ne conviennent pas aux filtres à grappes. Plus précisément, ils peuvent être réalisés, mais ils ne sont pas indicatifs, car les filtres à grappes ne sont pas linéaires. La situation avec une seule impulsion de l'article en est un exemple. Il est très probable qu'un test avec une fonction à pas unique serait tout aussi spectaculaire. Mais il s'agira, tout comme pour l'impulsion unique, d'un cas spécial amusant de lissage. Rien de plus.

- 2013.10.07
- Timur Gatin
- www.mql5.com
Attendons la publication de l'indicateur GMomentum_test, afin de pouvoir tirer des conclusions et non des suppositions. Il devait être publié en même temps que l'article, mais apparemment ils n'ont pas eu le temps de le préparer. Il semble maintenant qu'il sera publié lundi.
En ce qui concerne les tests en général, les tests pour les filtres linéaires ne conviennent pas aux filtres à grappes. Plus précisément, ils peuvent être réalisés, mais ils ne sont pas indicatifs, car les filtres à grappes ne sont pas linéaires. La situation avec une seule impulsion de l'article en est un exemple. Il est très probable qu'un test avec une fonction à pas unique serait tout aussi spectaculaire. Mais il s'agira, tout comme pour l'impulsion unique, d'un cas spécial amusant de lissage. Rien de plus.
Voici ce que j'ai obtenu :
La ligne pointillée grise est Heaviside, la ligne épaisse bleue est Momentum, et la ligne rouge est Momentum avec le filtre activé
Voici ce que j'ai obtenu :
La ligne grise en pointillés est Heaviside, la ligne bleue épaisse est Momentum, et la ligne rouge est Momentum avec le filtre.

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Un nouvel article Création de filtres numériques à temps a été publié :
L'article décrit l'une des approches permettant de déterminer un signal utile (tendance) dans les données de flux. De petits tests de filtrage (lissage) appliqués aux cotations boursières démontrent le potentiel de création de filtres numériques sans retard (indicateurs) qui ne sont pas redessinés sur les dernières barres.
Le filtre de cluster est un ensemble de filtres numériques se rapprochant de la séquence initiale. Les filtres de cluster ne doivent pas être confondus avec les indicateurs de cluster.
Les filtres de cluster sont pratiques pour analyser des séries temporelles non stationnaires en temps réel, en d'autres termes, des données de flux. Cela signifie que ces filtres sont d'un intérêt principal non pas pour lisser les valeurs de séries temporelles déjà connues, mais pour obtenir les valeurs lissées les plus probables des nouvelles données reçues en temps réel.
Contrairement à diverses méthodes de décomposition ou simplement à des filtres de fréquence souhaitée, les filtres de cluster créent une composition ou un éventail de valeurs probables de séries initiales qui sont ensuite analysées pour une approximation de la séquence initiale. La séquence d'entrée agit plus comme une référence que comme cible de l'analyse. L'analyse principale porte sur des valeurs calculées par un ensemble de filtres après traitement des données reçues.
Figure 1. Le schéma d'un filtre de cluster simple
Auteur : Konstantin Gruzdev