Non sono affari di Mashka!
Non ce l'ho ancora! Così ho pensato di chiedere il vostro consiglio se vale la pena di essere coinvolti in tutto questo. Chi ci sta pensando?
Non ce l'ho ancora! Così ho pensato di chiedere il vostro consiglio se lasciarmi coinvolgere o meno in tutto questo. Chi ci sta pensando?
Possiamo andare avanti con la festa.
Ciao Seryoga (ho lasciato un messaggio per te in un thread vicino, spero che tu l'abbia visto :)
TUTTI I SIMPLER!!!!! La mia idea era abbastanza semplice - e le mani non sono riuscite ad arrivare fino in fondo. Non c'è bisogno di eseguire qualcosa qua e là. Un'approssimazione perfetta della componente a bassa frequenza sarebbe:
[1/finestra*(SOMMA storia per finestra)+ 1/finestra*(SOMMA , valori futuri per finestra)/2
Quindi tutto si riduce a prevedere una media di qualche finestra fissa. E può essere previsto con metodi di autocorrelazione. Sono sicuro al 100% che funzionerà in modo molto più affidabile e preciso. Pensatelo come un filtro adattivo in miniatura.
Può essere migliorato alla "mente"
a Vinin
Dateci i vostri pensieri - ci sarà un seguito!
a grasn
Ciao Sergey!
Certo che l'ho fatto. Sono state loro (le vostre considerazioni) che mi hanno portato a questa idea di sintesi non armonica. Sfortunatamente tutti i miei sforzi per prevedere con metodi di autocorrelazione si sono schiantati all'orizzonte degli eventi. Abbiamo bisogno di metodi di correlazione non lineare con elementi di adattamento.
a grasn
Ciao, Sergei!
Certo che l'ho letto. Sono loro (le vostre considerazioni) che mi hanno portato a questa idea di fusione non armonica. Purtroppo tutti i miei sforzi per prevedere con metodi di autocorrelazione si sono schiantati all'orizzonte degli eventi. Quello che serve qui sono metodi di correlazione non lineare con elementi di adattamento.
No, no, no, no. Se si ricostruisce la serie temporale con la media prevista, non funzionerà, grandi errori. Non abbiamo bisogno di questo, dobbiamo valutare gli estremi locali della "curva LF ideale" prevista, che sono in realtà zone pivot!!!! Dovresti essere meno esigente :o)
Vorrei vedere come si comportano i pesi sulla storia. Cioè, farei un indicatore con tre buffer: w1, w2 e w3.
Nessun problema. Solo cosa ci darà? Chiaramente si comporteranno regolarmente con un periodo di fluttuazione di scala minore, poiché sono la soluzione di un'equazione cubica.
No, no, no, no. Se si ricostruisce la serie temporale con la media prevista, non funzionerà, grandi errori. Non abbiamo bisogno di questo, abbiamo bisogno di stimare gli estremi locali della "curva LF ideale" prevista, e questi sono effettivamente zone pivot!!!! Si dovrebbe essere meno esigenti :o)
Qui non capisco!
Non ci sono relazioni stabili lì.
No, no, no, no. Se si ricostruisce la serie temporale con la media prevista, non funzionerà, grandi errori. Non abbiamo bisogno di questo, abbiamo bisogno di stimare gli estremi locali della "curva LF ideale" prevista, e questi sono effettivamente zone pivot!!!! Si dovrebbe essere meno esigenti :o)
Qui non capisco!
Non ci sono relazioni stabili lì.
E non ho capito neanche la tua analisi non armonica. Chi è il derivato perfetto e da dove viene? Se spieghi l'essenza della tua analisi passo dopo passo, te ne sarei grato (penso di non essere l'unico).
Nel frattempo, scavo in Matkadec e in un paio di giorni o prima (sono tutto preso dalle statistiche) vi darò una descrizione dettagliata della mia idea :o)
PS: forse la loro integrazione produrrà qualcosa di interessante :o)
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Ecco un pensiero che mi eccita.
Prendiamo la procedura guidata più comune con una finestra di media N. Facciamo scorrere la serie temporale (RT) in avanti e indietro, eliminando così il ritardo di gruppo e di fase e ottenendo una curva ideale levigata, la cui derivata prima mostra in modo ottimale i punti di entrata e di uscita... anche se solo su dati storici.
È collegato all'inevitabile overrendering sul bordo destro dei dati, più ci allontaniamo nella storia, meno questo effetto ci colpirà. Nel limite, può essere trascurato ad una distanza N dal bordo di entrata. Abbiamo quindi il compito di prevedere questa derivata per N barre avanti (fig. a sinistra).
Possiamo farlo in un altro modo. Eseguiamo solo la corsa rettilinea della maschera, otterremo uno smoothing standard, a cui tutti ci siamo abituati da tempo, con N/2 di ritardo (fig. a destra). Il compito può essere impostato come previsione dei valori della derivata per N/2 barre in avanti. A proposito, sia nella fig. di sinistra che in quella di destra N è scelto in modo che la larghezza di banda LPF sia all'incirca la stessa - 100 barre per uno schema a due passaggi (sinistra) e 200 barre per una corsa diritta (destra). Quindi, dovremo fare previsioni uguali per lo stesso numero di barre avanti, ma la derivata è più liscia per lo schema a doppio passaggio, il che significa una migliore precisione di previsione.
Devo dire subito che tutti i tentativi di previsione con i metodi "soliti" non daranno un risultato positivo, appena ci avviciniamo all'orizzonte degli eventi (N/2 o N) la precisione della previsione scende rapidamente portandola a zero proprio all'orizzonte. Tale è la proprietà fondamentale della BP...
Quindi stavo pensando, cosa succede se per una data BP costruisco un ventaglio di mashup one-pass con il passo 1 a partire da N=2 o anche 1 e fino a 1000 per esempio. È chiaro che l'informatività di strisciate adiacenti non è molto diversa, quindi costruiamo una funzione di autocorrelazione che mostra la "somiglianza" di strisciate adiacenti (o i loro derivati). Come ci si aspetterebbe, un certo numero di tamponi consecutivi sono altamente correlati (figura a sinistra):
Poiché l'informatività degli strumenti correlati è bassa, sfoltiremo la serie di tamponi e lasceremo solo quelli il cui coefficiente di correlazione tra loro non supera il 20%. Ne sono rimasti solo tre, con una finestra di media di 6, 80 e 300 barre. Ora prendiamo ed equipariamo la somma ponderata dei valori delle barre in ritardo alla derivata ideale (la linea rossa spessa in Fig. a destra): dMA=w1*dMA1+w2*dMA2+w3*dMA3.
Dovremmo costruire tre equazioni di questo tipo per tre barre consecutive sul lato destro della storia meno N/2 (per evitare il chattering), risolverle in relazione ai pesi w e calcolare il valore di dMA sul lato destro di BP. Ecco! Otteniamo il valore di predizione, che indica la direzione attesa di BP.
Si ottiene una sorta di analisi non armonica :-)