Diálogo do autor. Alexander Smirnov. - página 4
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Aqui está um modelo um pouco idiota para você, Prival: se você considerar os retornos (incrementos de sinal), o sinal é zero, o ruído é um processo aleatório com um p.d.f. do tipo distribuição Cauchy e uma ACF, que você conhece empiricamente. Não há erros de medição e de quantização. Naturalmente, o preço como resultado da integração saltará em torno do pagamento esperado, porque os rabos são muito grossos e dependentes.
O modelo é extremamente rígido, talvez até mais resistente do que o mercado, mas se seu filtro funcionar em tal modelo, ele funcionará em qualquer lugar.
Um filtro muito legal que se encaixa em sua descrição é multiplicado por 0. Se o sinal for zero. :-). Funciona em qualquer lugar se você entender a extração de sinais como funcionando.
LeoV
A questão vai um pouco mais fundo. A fim de responder que 1 indicador é mais adaptável do que outro. Você precisa saber ao que deve se adaptar.
Adapta-se, é claro, à tendência. Quanto maior e mais forte for a tendência - mais longo é o período JMA. E isso, pelo que entendi, é correto... .
Traduzir os conceitos (tendência, maior, mais forte) para a linguagem dos números. Então você pode calcular e comparar = dizer que este indicador é melhor que o outro.
Prival, em movimento browniano, os incrementos têm uma expectativa de zero.
Eu sei. E se o sinal for 0. E a tarefa do TF é isolar o sinal, então a saída do TF ótimo deve ser 0.
Não um conceito, mas um indicador de tendência, escrevi sobre isso acima (você provavelmente não leu com atenção) - o indicador ADX ou um advogado tem um indicador CFB ou.... bem, há muitos deles.....
Não um conceito, mas um indicador de tendência, escrevi sobre isso acima (você provavelmente não lê com cuidado) - o indicador ADX ou, em jurik, o indicador CFB ou.... bem, há muitos deles.....
Não, eu o li com atenção. Apenas tentando deixar claro para vocês como eu vejo as coisas. Essa é a questão, essa é sua última frase .... bem, há muitos deles.... Onde está o verdadeiro. O melhor, o melhor, o mais adaptável, o que melhor destaca a tendência? Aquele que tem a propriedade desceu, eu desci (drawdown=0), virei para cima, e subi e novamente drawdown =0 e assim por diante até o infinito. E funciona não retroativamente como um ziguezague, mas no momento t=0. (de trás para frente pode ser construído melhor que um ziguezague)
Entenda se decidirmos o que é um sinal útil que temos que filtrar=selecionar=limpar do ruído. Temos que conhecer o sinal e todos os seus componentes + ruído e seus parâmetros.
Suponha que
O sinal é uma equação de uma linha reta (movimento direcional = tendência), muitas pessoas já fizeram tal TF e a escreveram em MQL4, ela está disponível e é de livre acesso.
2. se é uma mistura de movimentos oscilatórios (sinusoidais), é outra TF
3. Se for uma mistura de uma linha reta e movimentos oscilatórios, é o 3º TF, etc.
Se você definir o que é o sinal, então
Este é um problema de síntese padrão, há entrada -> mistura de sinal + ruído, é necessário fazer (sintetizar TF) na saída do qual por algum critério (melhor Bayesiano) o sinal é selecionado. Para uma declaração correta do problema de síntese, precisamos de uma descrição matemática da entrada.
Se tirarmos fotos que Djuric cita como prova de que seu TF é melhor, mais adaptável à mistura de pulso senoidal e retangular(http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top),
Tais sinais são usados em trabalhos de laboratório em qualquer faculdade normal de engenharia de rádio. E há matemática e teoria sobre como filtrá-los de forma ideal por um longo tempo.
Para Mathemat
O retorno mata a tendência, é isso que podemos ganhar com isso. Ela tem uma função delta ACF que não pode ser prevista. É apenas o ruído que precisa ser filtrado. O que restará será aquele sinal limpo que precisamos, algo em que podemos capitalizar.
S.U. Eu me tornei um mau professor, não posso explicar tudo em linguagem simples e acessível, para que fique claro do que estou falando :-(
Ehhhhhhh.... se eu soubesse que estaria morando em Sochi....)))))))) Eu uso CFB - e estou feliz com isso. Embora esteja longe de ser perfeita.... como é a ADX....
Sim, você é bem-vindo!
Eu dei uma olhada superficial no artigo. Tenho certeza de não ter entendido o autor!
No local onde se fala da ocorrência de atraso de grupo (GD) ao utilizar um algoritmo anti-aliasing, o autor oferece uma receita para "se livrar" deste último, utilizando uma corrida inversa. ... Isto é uma piada? Sabe-se que para sistemas casuais (trabalhando na extremidade direita da BP), a GZ é, em princípio, inevitável. Mas, é claro, se a BP for definida e planejamos trabalhar com ela no meio de uma fila (não na borda direita), podemos, como a autora aconselha, nos livrar da defasagem, fazendo uma nova média com os mesmos parâmetros na direção inversa. Mas o autor não menciona que, usando tal algoritmo de média, veremos inevitavelmente uma reelaboração na última barra. Ele já esqueceu ou não sabe? Ou o que mais?
Aqui está uma citação do artigo:
"Assim, com a proposta acima podemos compensar parcialmente o atraso de tempo m/2 (o primeiro inconveniente da média tradicional de deslizamento)". E o segundo efeito negativo é eliminado ... E a terceira, e a quarta. ...
O uso do algoritmo de cálculo da média proposto também reduz significativamente a distorção de frequência linear... "
Neutron, obrigado! Alexander, o algoritmo em linguagem fácil é correto?
O algoritmo em linguagem fácil é correto, mas o programador que o implementou não tem experiência de trabalho nesta linguagem. O critério da verdade é a prática. Este algoritmo, independentemente do tamanho da janela de cálculo da média, fornece um atraso de 1 barra no produto de cálculo da média.