Como se mede o ruído? - página 5

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sibirqk:

Se abordarmos a questão puramente formalmente, então o ruído pode ser definido como a diferença entre os dados e alguma suavização.

Exatamente. Se a curva for construída de forma otimizada, o ruído será mínimo. Agora você precisa medir o nível de ruído, e ver onde o sinal excede o ruído.

Anteriormente, no início da linha, postei uma foto de uma das curvas que eu usava para medir o ruído. À noite, farei e postarei a pista de barulho.

 
sibirqk:
Esta é a diferença entre os preços de abertura dos bares vizinhos.
E se você olhar sob uma lupa, ou seja, abrir um gráfico de 1m e olhar para o período de 4 horas, você não verá um eixo de linha reta em qualquer lugar e a distribuição irá para o inferno.
 
Владимир:
De barra em barra, em termos de seu desempenho, a diferença é enorme. Não adianta nem mesmo comparar os 5 minutos com a hora e muito menos com o diário.
Em princípio não há diferença - você pode desenhar as mesmas imagens exatas em barras de 5 minutos; a questão é como utilizá-las? Por exemplo, você pode encontrar ruído entre 5 minutos e uma média móvel com um período de 5, neste caso o último valor da média móvel será deslocado apenas 2 barras para trás e parece que você só precisa extrapolar dois valores do indicador deslizante e você pode trocar o retorno dos desvios do indicador deslizante. Mas tudo é muito mais triste - o erro de previsão acaba sendo muito grande, assim como o erro do valor do preço futuro calculado a partir da média móvel prevista usando uma fórmula inversa.
 
lilita bogachkova:
Faça a mesma análise com suavização 1, porque você tem que medir o ruído em uma vela e não em 51
Você tem que medir em uma vela por carrapato.
 
sibirqk:

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.

Seu alisamento realmente atua como um filtro de freqüência. E o que você chama de ruído nesta situação pode ser simplesmente um componente de alta freqüência (em relação ao período de suavização) do sinal.
 
Vladimir Suschenko:
Seu alisamento é, de fato, um filtro de freqüência. E o que você chama de ruído nesta situação pode ser simplesmente o componente de alta freqüência (em relação ao período de suavização) do sinal.
É isso mesmo, você precisa de um modelo de sinal!
 
Você pode tentar tomar uma onda sinusoidal com certo período, fase flutuante e amplitude como modelo de sinal. Aplicar algoritmos de filtragem do sinal e negociar somente o sinal com um determinado período.
Mas eu não sei como descrever tal modelo.
 
Não negocie se o ruído for maior que a amplitude do sinusóide e negocie se a amplitude do ruído diminuir
 
Maxim Romanov:
Você pode tentar tomar uma onda sinusoidal com certo período, fase flutuante e amplitude como modelo de sinal. Aplicar algoritmos de filtragem do sinal e negociar somente o sinal com um determinado período.
Mas eu não sei como descrever tal modelo.
Esta abordagem é muito simplista e inicialmente sugere altas distorções do sinal.
Uma abordagem mais racional é a análise retrospectiva com determinação passo-a-passo dos componentes do sinal. Tem este aspecto esquemático
- Presume-se inicialmente que o movimento de preços no futuro seja influenciado por vários fatores, por exemplo, dia da semana, hora do dia, condição do mercado (tendência para cima/para baixo, flat), notícias econômicas financeiras importantes, etc. A complexidade do modelo dependerá do número de fatores de influência levados em conta.
- Buscamos a dependência do movimento de preços de cada um dos fatores, que pode ser reduzida à forma "Price vector=F{Factor(n)}". Fatores, sobre os quais a dependência de preços não é observada, são considerados insignificantes e não são considerados mais.
- Resumimos as dependências obtidas no gráfico e o recobrimos sobre o sinal real. A diferença obtida será "ruído" em nosso caso.
Mas em sua essência tal "ruído" também faz parte do sinal; simplesmente devido à presença de fatores de influência significativos não considerados por nós, poderemos determinar, mas não podemos prever nem o caráter do "ruído" nem nenhuma de suas características.
Portanto, não vejo a utilidade de medir o ruído. Mas essa é minha opinião pessoal e minha abordagem do assunto.
 

A pergunta em si - como você mede o ruído? -- é incorreto, ilógico, errado.

Para começar, é preciso entender que a entrada é uma mistura de "sinal+ruído".

Se fosse, a pergunta seria: Como separar o "sinal" do "sinal+ruído"? Quando você tiver resolvido este problema, a identificação do "ruído" não seria muito difícil.

O problema é resolvido por métodos de teoria de controle adaptativo.

Por exemplo.

A linha vermelha no gráfico superior é o "sinal". O "ruído" como tal não é marcado no gráfico porque não é necessário, mas é usado para calcular a dispersão, em outras palavras, a largura de banda, o tubo de propagação do sinal.

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