Como se mede o ruído? - página 4
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E esta é a diferença entre o alisamento e os preços de fechamento - o barulho proverbial.
Você pode até mesmo ver a olho nu que seu caráter está mudando o tempo todo.
É claro que ao invés de um muving, você pode usar qualquer alisamento, baseado em Fourier, wavelets, ou algum tipo de filtro digital. O problema é a variação variável - ou, em termos econométricos simples, a heterocedasticidade. Uma vez li um artigo interessante de químicos onde eles usavam um filtro Savitsky-Haley para filtrar o ruído em espectrogramas. Este filtro constrói um polinômio de um determinado período e retorna o ponto médio do polinômio para o polinômio de alisamento, depois desloca um ponto para a direita e repete o processo até que os dados se esgotem. De modo geral, é uma espécie de análogo de um muving, mas utilizando polinômios. Assim, eles inventaram o seguinte truque - desde que a diferença entre o sinal e o valor filtrado seja pequena - para traçar um grande número de dados e polinômio linear, se o desvio começar a crescer - o número de dados a filtrar diminui e o grau de polinômio aumenta. Bem, é semelhante como quando os desvios do muving aumentam - para diminuir seu período.
Em geral, você deve primeiro definir o modelo do sinal e depois usar o modelo do sinal para peneirar o ruído, ou seja, movimentos que não se encaixam no seu modelo de sinal.
Então o tema se tornará mais interessante e construtivo, caso contrário não adianta procurar o ruído onde ele não existe, simplesmente não há ruído no mercado, porque você pensa que o que eu uso para o trabalho é o ruído.
Eu também costumava trabalhar no problema, como me livrar do ruído, para separar a tendência do flat e tudo isso. Então, livrando-me da amostragem de tempo de preço cheguei à conclusão de que não há tendências e não há flutuações.
Além disso, o ruído deve ter uma distribuição normal e ser realmente aleatório, não encontrei nenhuma evidência de que quaisquer movimentos no mercado sejam aleatórios.
fazer a mesma análise com suavização 1, pois é preciso medir o ruído em uma vela e não em 51
Bem, ele só vai obter a diferença entre os preços de abertura do H4 em pips. Aqui está.
Em geral, você deve primeiro definir o modelo do sinal e depois usar o modelo do sinal para peneirar o ruído, ou seja, movimentos que não se encaixam no seu modelo de sinal.
Então o tema se tornará mais interessante e construtivo, caso contrário não adianta procurar o ruído onde ele não existe, simplesmente não há ruído no mercado, porque você pensa que o que eu uso para o trabalho é o ruído.
Eu também costumava trabalhar no problema, como me livrar do ruído, para separar a tendência do flat e tudo isso. Então, livrando-me da amostragem de tempo de preço cheguei à conclusão de que não há tendências e não há flutuações.
Além disso, o ruído deve ter uma distribuição normal e ser realmente aleatório, não encontrei nenhuma evidência de que quaisquer movimentos no mercado sejam aleatórios.
Concordo, tentando olhar o ruído, devo entender claramente para que preciso dele - dificilmente será bom para negociar diretamente, para negociar o ruído preciso saber o valor do alisamento na barra da extrema direita, depois ver que valor eu abro para o alisamento e ganho muito dinheiro. Mas o problema é que o alisamento, por exemplo, um muving é sempre movido meio período para trás na figura acima por 25 barras e se você conhecer os valores de 25 muving até a extrema direita, isso significará automaticamente que você sabe o preço futuro de 25 barras - por que trocar barulho então você pode simplesmente trocar o preço futuro. Mesmo uma previsão precisa de apenas um valor de muvinng futuro dá o valor exato da futura barra.
Bem, essa seria apenas a diferença entre os preços de abertura do H4 em pips. Aqui está.
Em geral eu concordo, tentando observar o ruído, deve-se entender claramente para que eu preciso dele - é improvável que ele seja comercializado diretamente, para comercializar o ruído é preciso saber o valor do alisamento na barra extrema direita, depois ver este valor se abre em direção ao alisamento e se sacode o dinheiro com uma pá. Mas o problema é que a suavização, por exemplo, é sempre deslocada meio período para trás, na figura acima são 25 barras e se você conhecer 25 valores de suavização até o mais à direita, isso significa automaticamente que você conhecerá as futuras 25 barras de preço. Mesmo uma previsão precisa de apenas uma média móvel futura dá o valor exato da barra futura.
Tenho feito isto a olho nu, o sinal está na faixa de ~20 pips do preço médio e o resto é ruído.
O sinal está na faixa de ~20 pontos em relação ao preço médio, o resto é ruído.
Matlab diz que a variância é de 32,02 pontos, mas estatísticas práticas em casos com grandes aberrações recomendam a contagem da soma dos moduli dividida pelo número de amostras - se assim for, é realmente 20,48 pontos.
Você tem certeza de que o eixo da figura é o preço médio?