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Se limitiamo le armoniche per adattarle al grafico del prezzo, allora la grande armonica con un grande periodo può essere decomposta in piccole armoniche (anch'esse limitate dalla variazione) che fanno parte di quelle grandi e sulla loro base prevedere il movimento della stessa grande armonica, rispettivamente nei limiti in cui queste limitazioni lo permettono.
Ogni armonica ha la sua durata (è una tendenza). Le wavelets danno le armoniche in coordinate frequenza-tempo. Puoi vedere come queste protuberanze emergono, crescono e muoiono. Forse è qui che la tua idea viene implementata?Уточняю: гармоники есть всегда, только живут они обычно недолго и вообще время их жизни неопределенно. Нашел гармонику, а она взяла и померла или не померла. Мы какую обсуждаем, ту что померла или ту что не померла?
Sono completamente d'accordo con te. La decomposizione armonica per il processo di citazione non porta alcuna informazione. Il punto non è cosa è morto/sopravvissuto, il punto è che queste armoniche sono completamente casuali e di nessuna utilità. Ha solo senso considerare lo spettro di potenza, porta informazioni.
Sto scrivendo su DSP. Radio, TV, posizione, ecc. C'è sempre una fonte di segnale e abbiamo una certa conoscenza a priori di questo segnale.
In termini generali, un segnale è un'informazione e non importa se la fonte è artificiale o naturale. Troverete un numero enorme di segnali (esattamente segnali) sulla cui origine non si sa nulla (radiofisica, astrofisica, geologia, fisica nucleare, biologia .................). C'è persino una sezione formale in DSP - "signal detection", a proposito, i risultati di questi studi sono usati in tutta serietà per rilevare "segnali significativi" nello spazio :o) c'è una sezione sui "segnali casuali"
ce n'è un sacco....
Se il prezzo è un segnale, di cosa si tratta?
Dice cose come EURUSD ecc. :о) Quindi un segnale sullo stato della tensione nella presa non ti confonde, ma un segnale come citazione è qualcosa di strano?
La sequenza dei prezzi, BP, dovrebbe darci un segnale di posizione di mercato. Nessuna separazione del rumore dà una posizione di mercato, non ci sono algoritmi, nessuna matematica per questo. L'approccio classico è quello di identificare i BP (ottenere alcuni parametri) e avendo identificato i BP con un algoritmo ottenere una posizione.
Non capisco bene cosa significhi "posizione di mercato". Se intendi la posizione del processo di quotazione "ora"/"ieri", allora tutte le informazioni sono lì. se intendi decisioni di trading, allora sì, devi identificare il processo, e non è così facile.
Ho visto un articolo in cui si dimostra che è impossibile identificare la tendenza in quanto tale.
Non è proprio così. Non voglio discutere ora, ma tornerò un po' più tardi, ma con un argomento :o)
тут один человек вроде как я понял уже построил адаптивный фильтр на основе алгоритма Герцеля еще человек на основе ких если я не ошибаюсь а у каго еще получалось сделать адаптивный фильтр может на основе калмана или еще какие?????
L'ho fatto una volta sulla base di un filtro Wiener ottimale. Il segnale di riferimento per ogni "ora" è stato derivato da un'analisi statistica dei processi "correlati" nella storia. Determinare l'"affinità" si è rivelato un compito non banale.
Posizione nel mercato - dentro, fuori, fuori dal mercato. Se parliamo di un segnale, per esempio un corpo, è un'immagine che può essere rumorosa. Se parliamo di un segnale in geofisica, si fa un modello del segnale (depositi minerali) prima della BP e poi si cerca di trovarlo. Per come la vedo io, il segnale sul mercato è una posizione.
Sono completamente d'accordo con te. La decomposizione armonica per il processo di citazione non fornisce alcuna informazione. Il punto non è cosa è morto/sopravvissuto, il punto è che queste armoniche sono completamente casuali e non servono a niente. Ha solo senso considerare lo spettro di potenza, porta informazioni.
Tutto quello che ho scritto prima si riferiva allo "spettro di densità di potenza" di Berg.
Я сделал когда то на основе оптимального фильтра Винера. Эталонный сигнал для каждого "сейчас" получал на основе статистического анализа "родственных" процессов в истории. Определить "сродство" - задача оказалась нетривиальная.
Avete provato a identificare l'"affinità" anche con le reti? Una specie di compito di classificazione.