Construindo um sistema comercial usando filtros digitais de baixa passagem - página 21
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Bem, sim! O filtro Butterworth não tem janela de média - é recursivo, e há muitos botões - parâmetros que podem ser alterados, determinando assim a inclinação, o desnível da resposta de freqüência na banda passante, a própria banda passante... Mas se você quiser, você pode simplificar toda essa variedade com um único botão e assim ter a idéia principal.
E sobre a posição dos extremos depende da LARGURA da largura de banda LPF - Fui corrigido!
A abordagem em si parece promissora. Um homem vem e grita: "Aqui, eu inventei um VFD super-duper legal! Dê a ele, vamos ver como ele se suaviza. E o comparamos, por exemplo, com a média móvel. Se ele produz o melhor alisamento, então respeite o autor!
O mais importante é que fomos capazes de identificar um único parâmetro generalizado para todos os LPFs permitindo sua comparação objetiva, e este parâmetro é o desvio do BP alisado do LPF perfeitamente alisado sem LPF com resposta de freqüência reta na banda de passagem, etc. Claro que há alguma arbitrariedade, mas nada melhor pode ser visto.
aqui está http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip, a propósito, eu o recomendo a todos, especialmente àqueles que gostam de estacionário. Há também algumas informações sobre filtros, a propósito.
O bom é que se trata de onde meus pensamentos se cruzam. :)
aqui você vai, a propósito http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip
Acontece que as estatísticas ideais para a construção de nossos sistemas comerciais nesta situação são médias móveis lineares com janelas variáveis. Isto é, médias móveis, que devem ser tomadas de tal forma, que caem principalmente em um segmento de tendência. E as médias móveis não são exponenciais ou qualquer outra coisa, elas são 2 médias móveis: uma simples média móvel e uma média móvel com fator i, que é a soma de i por Xi. E para a volatilidade você tem que olhar para a soma dos quadrados da seqüência dessas variáveis aleatórias.
Parece que o autor chegou perto de descobrir a LRMA :)
A LRMA é projetada de modo que a soma dos quadrados de seus desvios em relação ao preço seja mínima. Mas outra função alvo (TF) também pode ser minimizada - a soma dos módulos de erro, por exemplo. Este TF, imho, é mais natural para forex do que a soma dos quadrados de erros. É problemático calculá-lo analiticamente, mas você pode tentar aproximá-lo.
Esta é uma análise por substituição de diferenças. Mas não estou descartando a idéia :-) Você pode aumentar o número de apostas e sua duração adicionando filtros em pequenos períodos de tempo
aqui, a propósito http://www.bcs.ru/school/prof/mts/2003/Gorchakov.zip
Acontece que as estatísticas ideais para a construção de nossos sistemas comerciais nesta situação são médias móveis lineares com janelas variáveis. Isto é, médias móveis, que devem ser tomadas de tal forma, que caem principalmente em um segmento de tendência. E as médias móveis não são exponenciais ou qualquer outra coisa, elas são 2 médias móveis: uma simples média móvel e uma média móvel com fator i, que é a soma de i por Xi. E para a volatilidade você tem que olhar para a soma dos quadrados da seqüência dessas variáveis aleatórias.
Parece que o autor chegou perto de descobrir a LRMA :)
Não creio que o homem (um de muito poucos, por sinal) que foi capaz de adaptar a solução do problema de desintegração do processo estocástico (apenas no nosso caso, os dados estão condicionalmente estacionários) ao mercado não esteja ciente da LRMA. :)
Na Alpari ou Viac, um fio com um título algo como "filtrar bazares burgueses" provavelmente é sobre isso.
Não creio que o homem (um de muito poucos, por sinal) que foi capaz de adaptar a solução do problema de decomposição do processo estocástico ao mercado não esteja ciente da LRMA. :)
Aqui é afinar os filtros e tomar apenas longas distâncias (em direção à propagação):
Não creio que o homem (um de muito poucos, por sinal) que foi capaz de adaptar a solução do problema de decomposição do processo estocástico ao mercado não esteja ciente da LRMA. :)
Em algum lugar da rede, vi uma descrição mais detalhada de suas abordagens. Não exatamente completo, mas ainda assim. Mas eu não estou interessado em detalhes, mas estou interessado, digamos, em abordagens gerais. E no que eles se baseiam, e se é a média ou algo mais, não é tão importante assim. Além disso, o valor de conhecer as sutilezas da construção de LRMAs a partir de médias é muito tímido, em termos de processos de compreensão.