Discussão do artigo "Introdução ao Método de decomposição do modo empírico" - página 4

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Este é um daqueles artigos bons e úteis. Muito obrigado, eu estava tão cego que minha única forma de análise era o fluxo de dados direto. Isso é algo que pode ser muito útil para mim, juntamente com a análise heurística. No futuro, farei minha própria implementação e tentarei usar as funções de gráficos incorporadas do MT5.

No entanto, estou executando o script com a ferramenta gráfica fornecida, ele compila e exibe, mas os dados são mostrados apenas como um padrão de onda quadrada. Esse comportamento é normal?
Tentei símbolos diferentes em períodos de tempo diferentes, em intervalos de datas diferentes, e também tentei definir o valor 'n' como algo menor e depois maior, mas obtive os mesmos resultados.

Dados de onda quadrada EMD

 
Na verdade, esse não é um bom artigo. O EMD não é uma técnica causal. Isso significa que seus valores passados mudam em tempo real, tornando-a total e completamente inútil para negociação. Ela está na mesma categoria da Análise de Espectro Singular, do filtro Hodrick-Prescott e de todos os tipos de splines. Parece muito bom em um gráfico estático, mas em tempo real não é melhor do que uma LWMA. Basta colocar uma SMA(1) no resultado de sua linha EMD e você verá como ela se torna irregular... É bom do ponto de vista científico/pesquisa, mas inútil na negociação.
 
MisterH:
Na verdade, esse não é um bom artigo. O EMD não é uma técnica causal. Isso significa que seus valores passados mudam em tempo real, tornando-a total e completamente inútil para negociação. Ela está na mesma categoria da Análise de Espectro Singular, do filtro Hodrick-Prescott e de todos os tipos de splines. Parece muito bom em um gráfico estático, mas em tempo real não é melhor do que uma LWMA. Basta colocar uma SMA(1) no resultado de sua linha EMD e você verá como ela se torna irregular... Bom do ponto de vista científico/pesquisa, mas inútil na negociação.
Obrigado por seu feedback, parece que ele foi mais útil do que o próprio artigo. Tenho estudado o que você disse e, embora esse artigo tenha aberto meus olhos para outros tipos de análise, se eu a implementar, provavelmente será como você disse: BUMPY. Gastarei meu tempo com outra coisa e talvez eu use isso para fins de pesquisa, não para negociação.
 

1. https://en. wikipedia.org/wiki/Hilbert%E2%80%93Huang_transform

2. E a imagem do Google da decomposição de modo empírico.

3. Esse provavelmente é um dos meus comentários mais idiotas dentre tantos :). Um pouco de ironia aqui. A primeira coisa a fazer, antes de calcular a DME, é encontrar os máximos e mínimos (veja abaixo). Se já pudermos fazer isso, então já estaremos ganhando dinheiro. Encontrar máximos/mínimos é o que fazemos por aqui.

A wikipedia também menciona (sob limitação) que"Datig e Schlurmann [2004] fizeram os estudos mais abrangentes sobre o desempenho e as limitações do HHT com aplicações específicas para ondas irregulares. ... Os autores discutiram o uso de pontos adicionais, tanto para frente quanto para trás, para determinar melhores envelopes".

4. Filtragem de ruídos - é disso que se trata.

Hilbert–Huang transform - Wikipedia, the free encyclopedia
  • en.wikipedia.org
The Hilbert–Huang transform (HHT) is a way to decompose a signal into so-called intrinsic mode functions (IMF), and obtain instantaneous frequency data. It is designed to work well for data that is nonstationary and nonlinear. In contrast to other common transforms like the Fourier transform, the HHT is more like an algorithm (an empirical...
 

Obrigado pelo artigo, gostei de lê-lo.

Alguns pontos relevantes para qualquer decomposição (não apenas EMD):

  1. Na Figura 6, a suavização, pelo que entendi, é feita por meio de uma única aplicação de EMD em um determinado intervalo. É ainda mais correto mostrar a suavização por meio do deslocamento de uma janela de tamanho fixo e da aplicação da EMD a cada uma delas. Obtendo o valor de suavização na extremidade correta.
  2. Nesse sentido, é muito interessante comparar os resultados da suavização pelos valores da extremidade direita e da extremidade esquerda (faça o mesmo para todas as funções de suavização).
  3. A previsão das funções do FMI parece ser tão bem-sucedida quanto a previsão de MA simples. Como a base da previsão é a mesma - escolha do extrapolador. Você pode compartilhar um pouco mais?
    Uma análise detalhada dos métodos de previsão criados com base no site эмпирической модовой декомпозиции não é apresentada aqui, pois esse tópico está além do escopo deste artigo.
  4. Gosto muito da ideia de detrendência, obrigado.
  5. A aplicação do EMD aos preços dos BPs exige claramente alguma transformação dos próprios BPs. Da mesma forma, o mesmo se aplica ao algoritmo para encontrar extremos.

Sobre o EMD:

  1. O resultado do EMD depende muito do tipo de função spline usada?
  2. Comente o motivo da escolha desse critério de construção no EMD:
    Em qualquer ponto do modo empírico, a média dos envelopes definidos pelos máximos e mínimos locais deve ser zero.


P.S. Para comparar as funções de suavização, vale a pena, é claro, desenvolver de uma vez por todas um critério de eficiência de suavização. Por meio do qual comparar todas as funções conhecidas, inclusive a EMD.

 
hrenfx:

Obrigado pelo artigo, gostei de lê-lo.

Obrigado por seu interesse no artigo.

Desculpe-me, mas não poderei entrar em detalhes sobre o EMD . Eu queria criar uma implementação de software desse método. Essa implementação foi feita, o que foi a base para escrever este artigo. Nenhuma pesquisa séria foi realizada.

Sobre o EMD:

O resultado do EMD depende muito do tipo de função spline usada?

Não tentei usar outras funções splines, por exemplo, do quarto grau, portanto, não tenho minha própria opinião sobre isso. Acho que já vi publicações sobre esse assunto em algum lugar, mas infelizmente não me lembro exatamente onde.

Comente o motivo pelo qual a EMD escolheu esse critério de construção:

Em qualquer ponto do modo empírico, a média dos envelopes definidos pelos máximos e mínimos locais deve ser zero.

Não posso comentar aqui, isso deve ser consultado nos documentos de Huang. Essas são suas condições.

 

O estudo de qualquer método de decomposição requer a implementação de software, portanto, a base é quase totalmente divulgada no documento.

P.S. É estranho que você nunca tenha encontrado critérios para comparar diferentes funções em lugar algum (na Internet). Esse é um motivo para pensar em sua bicicleta.

 

Este deve ser um método alternativo e melhor: Hilbert Vibration Decomposing http://hitech.technion.ac.il/feldman/hvd.html Talvez o autor ou alguém com experiência em engenharia eletrônica escreva um novo artigo.

 

Antes de mais nada, muito obrigado ao autor pelo artigo! Ele é interessante, claro e conciso. O material é suficiente para entender se você precisa dele ou não e para decidir se deve continuar estudando esse tópico ou não - uma espécie de palestra introdutória. Além disso, o autor forneceu uma base para os testes iniciais. Por isso, gostaria de lhe agradecer muito.

Agora, vou me dirigir àqueles que precisam de tudo de uma vez e ao mesmo tempo, de modo que não precisem mover um dedo. Pessoal - liguem seus cérebros e lutem contra a preguiça. Algumas postagens são simplesmente desagradáveis de ler. O autor se esforçou muito e você não gostou.

 
MetaQuotes Software Corp.:

Foi publicado o novo artigo Introduction to Empirical Modal Decomposition (Introdução à decomposição modal empírica ):

Autor: Victor Likes

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