Стохастический резонанс - страница 31
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Это понятно, Rosh, знаем мы такую функцию. Проблема в том, чтобы вычислить функцию, а не саму ковариацию двух рядов данных. Ну чтобы выдавался типа массив значений для разных величин смещения "тау", типа как работает функция ЧАСТОТА. Ну ОК, будем думать...
P.S. Вовремя ты появился тут. Ты-то Петерса читал. Говорит он там что-нибудь о стационарности процесса returns?
P.P.S. Да уж, с ковариационной функцией я поторопился: чтобы выявить стационарность процесса хотя бы в широком смысле, придется выводить двумерную таблицу для всех пар отсчетов времени R(ti, tj), т.е. матрицу...
а) имеют конечное МО и бесконечную дисперсию
б) имеют бесконечное МО и бесконечную дисперсию
А нормальное распределение является частным случаем обобщенного фрактального распределения. Вот нашел определение:
to Yurixx писал (а):
«Интересный вопрос возник у меня по ходу дела. Может быть кто-нибудь просветит, почему такой простой и удобный, обладающий хорошими свойствами вид функции распределения не используется в статистике ? А если используется, то почему об этом не пишут ? Ни разу не встречал, чтобы распределение типа приращений кто-нибудь пытался аппроксимировать иначе, чем логнормальным.»
Скорее всего, это частный случай распределение Релея-Райса. Ранее я давал ссылку на него. Вот формула. И рисунок.
Физически распределение Релея-Райса характеризует одномерное распределение огибающей суммы детерминированного сигнала и нормального шума. Очень похоже на решаемую Вами задачу. Прилагаю файл маткада с примером. В нем есть подробные комментарии к алгоритму позволяющему проверить анализируемую выборку на соответствие теоретическому закону распределения, по критерию Неймана-Пирсона. Надеюсь чем то помог.
to Mathemat
Не знаю как в экселе, в маткаде можно автокорреляцию посчитать 2-мя способами. Файл тоже прилагаю с примером. Единственное замечание есть два подхода к расчету АКФ, каждый имеет свои достоинства и недостатки. Кстати ИХМО очень перспективно, в свое время мне приходилось проектировать адаптивные следящие фильтры за воздушной целью. Можно попытаться следить и за ценой :). АКФ как раз и определяет коэффициенты в уравнениях.
to grasn
Извиняюсь в спешке попутал, гистограмму надо было просить у Yurixx. Когда появились картинки, я понял свою ошибку. Продолжаю работать над идеей Резонанса, исходя из своего определения «энергия сигнала – двигает рынок. Энергия шума – мешает нам увидеть это движение». (За подсказку про КИХ или БИХ спасибо, но я лет 12 назад читал лекции курсантам по ним, и даже помниться двойки ставил :)).
Для всех
Нашел здесь на форуме прототип FFT_MA, и переделал его в соответствии с рисунками выложенными ранее (FFT_MA_mod). Единственное, он перерисовывается, что затрудняет анализ. Если кто ни будь может устранить этот недостаток, помогите. У меня никак не получается это сделать. Тоже прикладываю файл с пояснениями. Кстати закон распределения амплитуды на выходе фильтра как раз и подчинается закону Релея-Райса - в случае наличия сигнала, если присудствует только шум, то он вырождаеться в Релея, альфа становиться=0.
Если допустить, что таким образом получилось разделить сигнал и шум, то встает вопрос, с поиском резонанса, между какими двумя процессами искать совпадении фазы колебаний ?
Если у кого, то возникнет идея выскажитесь.
И еще если не трудно подскажите, что за распределение returns, про которое Вы говорите. Если можно с простым примером. Или хоть ссылку.
Недооценка хвостов приводит спекулянта к сильной недооценке рисков: если он считает, что вероятность события "четыре сигмы или больше" исчезающе мала (при нормальной гипотезе это порядка 0.0063%), то реальный рынок - это около 0.7%, т.е. в 100 раз больше. Для более крупных событий разница еще больше. Если надо будет - выложу картинку.
За архивчик - спасибо, посмотрю утречком. Но все-таки попробую сделать это и в Экселе, и в MQL4.
P.S. Дочитал все посты до конца. Да, в это самое ты и уткнулся на своём опыте. Увы, с перерисовкой тебе помочь никто не сможет, ибо этот момент принципиальный. Такой оператор фильтрации не является причинным. Вообще моё IMHO, что главным противоречием на форексе, да и вообще во всём нашем подлунном мире, является противоречие связанное с понятием времени. На форексе это проявляется в том, что для получения хорошей статистической оценки требуется изрядное количество времени. Т.е. отсчетов. Но за то время, пока эти отсчеты собираются, параметры рынка успевают измениться. Вот если бы это противоречие кто разрешить помог... (дас ист маленький щютка разумеется :)
Prival, фурье-отсечение высоких частот-обратное фурье, о чем ты тут пишешь, прекрасная идея. Действительно получается совершенно гладкий и совершенно не запаздывающий мувинг.
Соласно темы ветки, я просто предлагаю как отделить сигнал от шума. Цель найти резонанс, а не построить мувиг. Для прогноза, да и мувинга есть мат аппарат на много лучше. Все естественно ИХМО.
Как вариант, зделать в индикаторе два отдельных буфера, которые не плывут, а запоминают на момент Close[0]=Оpen[0], значения энергий сигнала и шума