Um filtro é uma forma de suavizar os dados econômicos. Se você olhar para a literatura, os dois filtros que têm mais uso são Hodrick-Prescott e Kalman. No entanto, há muitos filtros, todos perfeitamente projetados e aplicados na prática. Por que essa limitação de aplicação de filtros? A resposta está em uma área completamente diferente e não tem nada a ver com filtros, fases ou qualquer outra coisa.
Se um filtro foi aplicado aos dados de entrada, a cotação inicial consiste em dois componentes: o resultado da filtragem e alguma diferença entre o sinal inicial e o resultado filtrado. Como no comércio (ao contrário da eletrônica de rádio) estamos sempre interessados na previsão, é bastante natural perguntar: podemos estender o resultado da filtragem para frente? A resposta não está no resultado da filtragem, mas na filtragem do resíduo (ruído). Se o ruído for estacionário (mo e dispersão são aproximadamente constantes), podemos estender o resultado da filtragem, enquanto a dispersão será um erro desta previsão. Se o resíduo não é estacionário (tem mo variável, que pode ser removido, e pior ainda, tem variável e muitas vezes muito intrincada variação), então a previsão não é possível, porque a variação é sobre o passado e não tem nada a ver com o futuro.
Conclusão: toda conversa sobre a fase de filtragem não tem sentido se a filtragem resultar em um resíduo não estacionário.
Em outras palavras, eu queria fazer um conjunto de tacos que pudesse ser usado para cortar o espectro da história em partes iguais com uma profundidade de, por exemplo, 1024 barras. Mas também precisamos estender as linhas destes filtros para o futuro. Para este fim, precisaremos ampliar as funções de peso, ampliando suas bordas sob a forma de uma oscilação decadente. Mas tais filtros serão redesenhados. A tarefa é continuar a resposta do filtro para influenciar de tal forma que haveria algo como compensação, por exemplo, quando repintado em uma nova barra, seria necessário fazer com que o próximo filtro mudasse de fase e repintasse, e assim por diante, o conjunto de filtros não resumiria repintados, mas se compensariam uns aos outros, no desejo de ter o mínimo remanescente no final, ou seja, durante a construção como se a resposta do filtro seguinte do anterior compensasse repintado a partir dele. Assim, o comprimento das características de impulso (inicialmente um sino na forma de uma parábola será de uma pascal triangular (para filtros ímpares), além das extremidades cortadas dessas parábolas continuaremos a construir/escolher parâmetros de amortecimento e profundidade dos filtros cic de diferentes períodos, de modo que a soma dos módulos seja mínima), o que requer a participação (no turno dos filtros) dos filtros IIR de tal forma de extrapolação. Ou um amplo conjunto de tais filtros. Vou tentar pensar em um exemplo com mais detalhes e descrevê-lo mais tarde.
Um filtro é uma forma de suavizar os dados econômicos. Se você olhar a literatura, os dois filtros que têm maior uso são Hodrick-Prescott e Kalman. No entanto, há muitos filtros, todos perfeitamente projetados e aplicados na prática. Por que essa limitação de aplicação de filtros? A resposta está em uma área completamente diferente e não tem nada a ver com filtros, fases ou qualquer outra coisa.
Se um filtro foi aplicado aos dados de entrada, a cotação inicial consiste em dois componentes: o resultado da filtragem e alguma diferença entre o sinal inicial e o resultado filtrado. Como no comércio (ao contrário da eletrônica de rádio) estamos sempre interessados na previsão, é bastante natural perguntar: podemos estender o resultado da filtragem para frente? A resposta não está no resultado da filtragem, mas na filtragem do resíduo (ruído). Se o ruído for estacionário (mo e dispersão são aproximadamente constantes), podemos estender o resultado da filtragem, enquanto a dispersão será um erro desta previsão. Se o resíduo não é estacionário (tem mo variável, que pode ser removido, e pior ainda, tem variável e muitas vezes muito intrincada variação), então a previsão não é possível, porque a variação é sobre o passado e não tem nada a ver com o futuro.
Conclusão: Toda conversa sobre a fase de filtragem não tem sentido se a filtragem resultar em um resíduo não estacionário.
Tudo verdade, exceto o barulho! Isso não é barulho. Que seja apenas o residual. O residual é não-estacionário. Mas pode ser insignificante para a previsão. A inércia existe para todo o espectro.
A previsão não é constante em profundidade, e todos os métodos conhecidos de extrapolação são baseados na profundidade estática em extrapolação, e este parâmetro também flutua, devido ao espectro flutuante, ao construir uma aceleração da mudança ("flutuabilidade", redesenhabilidade, ou o que quer que seja) do espectro, você pode prever seu estado no futuro.
Nik1972: A previsão não é constante em profundidade, e todos os métodos conhecidos de extrapolação são baseados na profundidade estática durante a extrapolação, e este parâmetro também flutua, devido ao espectro flutuante, ao construir uma aceleração da mudança ("flutuabilidade", redesenhabilidade, ou o que você quiser) do espectro, você pode prever seu estado no futuro.
Oh, Vadim! Quase filosófico. Eu quase concordo. Continuem, por favor.
=== Não se esqueça do Nyquist. Você vai ofender o velho...
Você .....Nyquist... Que se lixe e você está pedindo conselhos. Kotelnikov e seu teorema é o MAIOR importante + senso comum.
Z.I. Foi assim que eu fui banido até 2022, banido )))))). Eu sou um homem velho, estou ofendido. Não se consegue passar. O mundo inteiro há muito reconhece que o teorema é muito mais importante do que qualquer freqüência.
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Um filtro é uma forma de suavizar os dados econômicos. Se você olhar para a literatura, os dois filtros que têm mais uso são Hodrick-Prescott e Kalman. No entanto, há muitos filtros, todos perfeitamente projetados e aplicados na prática. Por que essa limitação de aplicação de filtros? A resposta está em uma área completamente diferente e não tem nada a ver com filtros, fases ou qualquer outra coisa.
Se um filtro foi aplicado aos dados de entrada, a cotação inicial consiste em dois componentes: o resultado da filtragem e alguma diferença entre o sinal inicial e o resultado filtrado. Como no comércio (ao contrário da eletrônica de rádio) estamos sempre interessados na previsão, é bastante natural perguntar: podemos estender o resultado da filtragem para frente? A resposta não está no resultado da filtragem, mas na filtragem do resíduo (ruído). Se o ruído for estacionário (mo e dispersão são aproximadamente constantes), podemos estender o resultado da filtragem, enquanto a dispersão será um erro desta previsão. Se o resíduo não é estacionário (tem mo variável, que pode ser removido, e pior ainda, tem variável e muitas vezes muito intrincada variação), então a previsão não é possível, porque a variação é sobre o passado e não tem nada a ver com o futuro.
Conclusão: toda conversa sobre a fase de filtragem não tem sentido se a filtragem resultar em um resíduo não estacionário.
Um filtro é uma forma de suavizar os dados econômicos. Se você olhar a literatura, os dois filtros que têm maior uso são Hodrick-Prescott e Kalman. No entanto, há muitos filtros, todos perfeitamente projetados e aplicados na prática. Por que essa limitação de aplicação de filtros? A resposta está em uma área completamente diferente e não tem nada a ver com filtros, fases ou qualquer outra coisa.
Se um filtro foi aplicado aos dados de entrada, a cotação inicial consiste em dois componentes: o resultado da filtragem e alguma diferença entre o sinal inicial e o resultado filtrado. Como no comércio (ao contrário da eletrônica de rádio) estamos sempre interessados na previsão, é bastante natural perguntar: podemos estender o resultado da filtragem para frente? A resposta não está no resultado da filtragem, mas na filtragem do resíduo (ruído). Se o ruído for estacionário (mo e dispersão são aproximadamente constantes), podemos estender o resultado da filtragem, enquanto a dispersão será um erro desta previsão. Se o resíduo não é estacionário (tem mo variável, que pode ser removido, e pior ainda, tem variável e muitas vezes muito intrincada variação), então a previsão não é possível, porque a variação é sobre o passado e não tem nada a ver com o futuro.
Conclusão: Toda conversa sobre a fase de filtragem não tem sentido se a filtragem resultar em um resíduo não estacionário.
Tudo verdade, exceto o barulho! Isso não é barulho. Que seja apenas o residual. O residual é não-estacionário. Mas pode ser insignificante para a previsão. A inércia existe para todo o espectro.
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Valera (Nik1972), pare de desordenar o fio!
O residual é instável. Mas pode não ser essencial para uma previsão.
Sempre? Ou se tornará significativo quando desconectado?
O resíduo deve ser sempre analisado e modelado se necessário. um resíduo instável não deve ser deixado. Parece-me que sim.
Sempre? Ou se tornará significativo com uma interrupção da Internet?
O residual deve ser sempre analisado e modelado se necessário. não se pode deixar um residual instável. Parece-me que sim.
A previsão deve ser feita em todos os bares. O restante vai mudar, mas não muito.
Por quanto tempo você pode extrapolar a linha MA ou MACD para o futuro sem exceder o erro definido?
Você não tem que responder. Você define este erro e o alcance da previsão. O TS trabalha com esses dados.
Que diferença faz se a Internet está em baixo ou não? Coloque paradas técnicas, siga o MM, não arrisque muito.
Vadim, ainda não é óbvio. Mas o estilo é semelhante.
É esse mesmo!
1. Estilo.
2. erros.
3. Mais importante ainda, a dinâmica do aprendizado. Ele lê algo novo em algum lugar e começa a falar sozinho com um olhar espertalhão.
A previsão não é constante em profundidade, e todos os métodos conhecidos de extrapolação são baseados na profundidade estática durante a extrapolação, e este parâmetro também flutua, devido ao espectro flutuante, ao construir uma aceleração da mudança ("flutuabilidade", redesenhabilidade, ou o que você quiser) do espectro, você pode prever seu estado no futuro.
Então, construa-o, qual é o problema?
Oh, Vadim! Quase filosófico. Eu quase concordo. Continuem, por favor.
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Não se esqueça do Nyquist. Você vai ofender o velho...
Você .....Nyquist... Que se lixe e você está pedindo conselhos. Kotelnikov e seu teorema é o MAIOR importante + senso comum.
Z.I. Foi assim que eu fui banido até 2022, banido )))))). Eu sou um homem velho, estou ofendido. Não se consegue passar. O mundo inteiro há muito reconhece que o teorema é muito mais importante do que qualquer freqüência.