Filtres numériques adaptatifs - page 9
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Et moi, Mathemat et quelqu'un d'autre avons vu ce bruit sur les tics. De plus, sur les ticks, il est clair que les points +-1 ont une plus grande probabilité d'inverser le mouvement que de le poursuivre. Malheureusement, cette régularité est à l'intérieur du spread. Et il n'est pas élevé.
Et le fait qu'il soit apparu après le traitement est intéressant.
à Piligrimm
J'ai essayé avec toutes les fonctions disponibles dans MathCad et MathLab et je n'ai pas été satisfait du résultat.
PS : votre avatar ne serait-il pas le son universel "OM" par hasard ?
à grasn et rsi et tous
Je veux m'expliquer, car vous m'avez attaqué à plusieurs reprises pour le slogan "Le nombre domine le monde". Je l'ai apporté pour que vous puissiez y prêter attention. Vous souriez, mais je ne pense pas que vous compreniez bien de quoi je parle. Je vous suggère de faire une expérience très simple. Supposons que le prix change comme une onde sinusoïdale. Dessinez un sinus sur une feuille de papier et placez-y deux points de référence. Comme celui-là.
Fig.1
C'est-à-dire que nous avons pris les minuties de Close et supposons qu'il s'agit d'une numérisation correcte, voir fig. 1. (marques bleues). Tout semble beau et correct, et maintenant pensez si le premier tick n'est pas arrivé exactement à la fin de la minute, mais par exemple 2 secondes avant la fin de la minute, + le deuxième tick n'était pas à la fin de la minute, mais au début. Voir la Fig. 2 pour le résultat (les comptes bleus sont différents sur l'axe du temps). Et il s'avère que la forme d'onde sinusoïdale a changé, la fréquence est mauvaise, la phase est mauvaise, et en général, tout est mauvais ......
Fig.2
Qui peut me dire quelle forme d'onde sinusoïdale est réelle ? Ou pouvez-vous également me donner une prédiction, quel sera le chiffre au prochain Close (même s'il s'agit strictement d'une onde sinusoïdale) ?
Combien de copies sont déjà cassées dans l'analyse de l'axe Y (prix), et l'axe X (temps) est oublié. Ou ils pensent que c'est normal. Ils prennent Close et vont de l'avant. Et comme résultat .... de longues et persistantes recherches et conclusions DSP ne fonctionne pas.
Et écrivons cet acronyme différemment, donc DSP. (DSP ! !!) la seule chose qui reste à faire est de définir ce qu'est le signal. Si nous ne savons pas comment traiter les nombres comme l'addition, la soustraction, la multiplication et la division, qu'avons-nous d'autre ? Eh bien, qui ici ne connaît pas le DC, ces opérations complexes.
Vous vous demandez peut-être encore pourquoi de nombreuses méthodes de traitement numérique des signaux ne produisent pas les résultats que vous attendez d'elles. Peut-être qu'un traitement correct de l'axe X améliorera de nombreuses méthodes de traitement numérique, en commençant par le MA le plus simple ? Et on sait peu de choses sur le signal (la composante utile qui fait bouger le marché).
Et malheureusement, c'est l'argent qui dirige le monde, pas les chiffres.
Bien que je m'engage encore à prouver à quiconque (vous pouvez me payer un cognac, car je dois déjà beaucoup à beaucoup de gens :-)) que si entre ce "vrai" prix, que personne ne connaît, il y a quelqu'un qui peut contrôler le taux d'échantillonnage, alors il peut faire tout ce qu'il veut. À partir d'une onde sinusoïdale ordinaire de 100 MHz, vous pouvez réaliser n'importe quelle courbe que vous voyez à l'écran. Souvenez-vous au moins des films où les roues reculent et le chariot avance :-).
Et c'est pourquoi cette belle phrase, "un nombre gouverne le monde et le nom de ce nombre est le taux d'échantillonnage". Ce n'est pas si mal. Après tout, en contrôlant ce nombre, vous pouvez contrôler la courbe à l'écran, c'est-à-dire la valeur (le prix) de l'argent. Et si l'argent dirige le monde, alors en le contrôlant, je dirigerai le monde.
Z.U., c'est quoi ce dessin animé, "haleine de castor" que j'ai vraiment envie de voir :-). Et vous ne pouvez pas vous débarrasser de moi si facilement, comme Prival dans la fange, n'attendez pas :-).
Et à la lumière de ce que j'ai écrit ci-dessus, pour moi tout DC ne sera jamais ce DIEU tout-puissant qui peut me glisser n'importe quel chiffre à n'importe quel moment. Ils seront faibles :-) C'est difficile de faire une pause dans le cours de combat :-)
Prival, Mathemat, j'ai peur de m'énerver à nouveau, mais je dois le redire - il n'y a pratiquement pas de bruit dans les citations - c'est le signal d'entrée. Vous essayez d'utiliser les outils de la statistique mathématique (le filtrage est le même). Des statistiques de quoi? Les statistiques, les lois de distribution, leurs moments d'ordres différents se réfèrent à des variables aléatoires (processus). Si vous obtenez un tic, s'agit-il d'un signal ou d'un bruit ? Je soutiens qu'il s'agit d'un signal, car avec ces données, vous pouvez donner un ordre d'achat ou de vente, et il sera exécuté (toutes les autres conditions générales étant égales). Oui, il est difficile de prédire quelle sera la prochaine valeur du prix, donc j 'aime à penser qu'il y a une composante aléatoire et une composante non aléatoire qui peut être identifiée et ensuite extrapolée - prédire. Et ce n'est pas aléatoire, c'est juste inconnu. Ou, si vous voulez, tout le hasard - sans le diviser en composantes additives. Qu'allez-vous séparer ? Le même filtre de Kalman filtrera une composante très précise - définie par votre propre modèle sous la forme d'une fonction analytique lisse. Vous le connaissez ? Je ne le fais pas. Vous essayez d'identifier les propriétés dynamiques du marché, et l'application d'une analogie physique est, je le crains, également futile : vous pouvez trouver des bougies minutes avec une amplitude supérieure à un chiffre, ainsi que des gaps, ce qui indique qu'il est pratiquement dépourvu d'inertie.
Et moi, Mathemat et quelqu'un d'autre avons vu ce bruit sur les tics. De plus, sur les ticks, il est clair que les points +-1 ont une plus grande probabilité d'inverser le mouvement que de le poursuivre. Malheureusement, cette régularité est à l'intérieur du spread. Et il n'est pas élevé.
Et le fait qu'il soit apparu après le traitement est intéressant.
Il n'y a pas de filtre parfait, ce "bruit" est de +-1 pips, c'est la distorsion qui se produit pendant le traitement, due au fait que la résolution de l'ordinateur est finie, le filtre n'est pas parfait, etc, ce n'est pas du bruit dans le signal original.
C'est un peu ce dont je parlais. Il s'agit du bruit de mesure (bruit de quantification et d'échantillonnage).
Que symbolise le son universel "OM". L'illumination.
Piligrimm, vous le permettez ?
C'est le bruit de l'univers que nos sens normaux ne laissent pas passer à travers leurs filtres. Et en même temps le signal que le praticien doit émettre afin d'entrer en résonance spirituelle stochastique avec l'univers. Shudko :)
Quant à la perte d'informativité, vous pouvez utiliser les ticks fournis par Reuters et d'autres agences de presse, ce n'est pas une pierre d'achoppement...
Je suis tout à fait d'accord avec vous. Concernant les erreurs de mesure, j'ai ajouté PS dans mon post précédent. Mais en ce qui concerne les erreurs de prévision - cela doit être, à mon avis, le sujet de la recherche, et le critère pour les décisions commerciales, et cette variable aléatoire, à laquelle les méthodes statistiques et exactement l'approche de Bayss devraient être appliquées. Et pas au prix ou aux retours - c'est bon pour l'entrée et c'est après le prétraitement. Les probabilités de prédiction ont le droit d'exister et tout ce qui s'est déjà produit a une probabilité égale à un.
MTS n'a pas besoin d'être implémenté avec des réseaux neuronaux si détestés par Prival, mais nous devons comprendre qu'il ne s'agit pas de filtres (ce qu'ils séparent de quoi n'est pas clair), mais de DataMining, de clustering et d'autres technologies modernes similaires d'analyse de données multivariées (je pense que Piligrimm a mentionné MSUA ici), qui permettent d'identifier des modèles latents dans les séries temporelles.
En général, j'ai l'impression d'être un gaucher qui essaie de se faire valoir : "Les Anglais ne nettoient pas leurs armes avec une brique !" :-)
J'aimerais beaucoup vous aider. Mais malheureusement, je ne peux pas lire le code MQL aussi librement que MathCad où les formules sont écrites comme nous avons l'habitude de les voir dans les livres. La seule chose qui me semble (bien que je n'en sois pas sûr) est d'utiliser un des types de régression, pour rendre les choses plus claires
Il existe une régression linéaire du type y(x)=ax+b. Vous pouvez calculer les coefficients a et b de différentes manières, vous pouvez utiliser l'ANC (qui ne semble pas être utilisé ici), et vous pouvez utiliser la récursion, mais pour le comprendre, vous devez clairement comprendre les cycles (je m'y perds, où, quoi et pourquoi est calculé). Très probablement, il s'agit d'une régression non linéaire, car il y a quelques if() tout en calculant + type d'équation de régression lui-même n'est pas clair, combien de coefficients il y a.
En général, presque tous les indicateurs peuvent être considérés comme des filtres numériques, le MA est un filtre numérique. Le mot adaptation signifie généralement que certains paramètres (coefficients du filtre en boyau) doivent être modifiés en fonction des caractéristiques du signal d'entrée. C'est pourquoi je me réfère tout d'abord aux filtres numériques adaptatifs AMA, FRAMA et similaires (le paramètre de moyennage (n) change en fonction de l'estimation de la variance du processus d'entrée), à presque tous les filtres FFT, ondelettes qui utilisent un traitement à seuil (en essayant de faire correspondre les paramètres TF avec un spectre du signal d'entrée souhaité).
Mais les SATL, FATL ne sont pas adaptatifs, car les coefficients TF ont été calculés une fois lors de la conception pour faire correspondre la réponse transitoire du filtre avec le spectre du signal d'entrée (AFR et IFR), et pendant le fonctionnement ces coefficients ne changent pas. Ce sont les filtres dits appariés. Mais il existe un filtre idéal, ce qu'on appelle en DSP le filtre optimal, sa construction est difficile, mais possible. Pour cela, vous devez connaître les spectres du signal utile et du bruit.
Je ne sais pas si je vous ai aidé ou si je vous ai dérouté :-), mais en tout cas bonne chance.