Discussione sull’articolo "Creazione di filtri digitali non-lagging"
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Il nuovo articolo Creazione di filtri digitali non-lagging è stato pubblicato:
L'articolo descrive uno degli approcci per determinare un segnale utile (tendenza) nei dati di flusso. Piccoli test di filtraggio (smoothing) applicati alle quotazioni di mercato dimostrano il potenziale per la creazione di filtri digitali (indicatori) non-lagging che non vengono ridisegnati sulle ultime barre.
Il filtro cluster è un insieme di filtri digitali che si avvicinano alla sequenza iniziale. I filtri cluster non devono essere confusi con indicatori cluster.
I filtri cluster sono utili quando si analizzano serie temporali non stazionarie in tempo reale, in altre parole, dati di flusso. Significa che questi filtri sono di interesse principale non per appianare i valori delle serie temporali già noti, ma per ottenere i valori di smussatura più probabili dei nuovi dati ricevuti in tempo reale.
A differenza di vari metodi di decomposizione o semplicemente filtri della frequenza desiderata, i filtri cluster creano una composizione o una ventaglio di probabili valori di serie iniziali che vengono ulteriormente analizzati per l'approssimazione della sequenza iniziale. La sequenza di input funge più da riferimento che da target dell'analisi. L'analisi principale riguarda i valori calcolati da un insieme di filtri dopo l'elaborazione dei dati ricevuti.
Figura 1. Il diagramma di un semplice filtro cluster
Autore: Konstantin Gruzdev