Диалог автора. Александр Смирнов. - страница 29

Новый комментарий
 
grasn:

Коллеги, есть простой маленький вопрос к ученым людям: существует ли параметр измеряющий гладкость временного ряда в целом? Причем мне не важно, есть ли корреляция между ними или нет, важно отличить, что один ряд в целом более гладкий, чем другой.

С выяснения этого самого вопроса и надо было начинать всю эту ботаническую возню. Максимально гладким является линейный ряд или прямая линия, т.к. там сглаживать уже нечего. Чем менее адаптивна машка, тем она более гладка.
 
С выяснения этого самого вопроса и надо было начинать всю эту ботаническую возню. Максимально гладким является линейный ряд или прямая линия, т.к. там сглаживать уже нечего. Чем менее адаптивна машка, тем она более гладка.

Ботаническую возню начал автор, диалог с которым по моему скромному мнению давно потерян (коллеги, простите мою иронию, но мне кажется, автор немного обиделся и вряд ли уже появится, хотя .. что то мне подсказывает – он Вам не очень то и нужен).

Так вот, такой критерий нужен не для АФ (с ней навозился достаточно, пусть коллеги не упустят такого удовольствия), а для оптимального выбора нескольких параметров к теме форума никакого отношения не имеющих. Возникла вот такая вот задача. Причем количество локальных экстремумов таким критерием не является.

 
grasn:
С выяснения этого самого вопроса и надо было начинать всю эту ботаническую возню. Максимально гладким является линейный ряд или прямая линия, т.к. там сглаживать уже нечего. Чем менее адаптивна машка, тем она более гладка.

Ботаническую возню начал автор, диалог с которым по моему скромному мнению давно потерян


Давайте без детского сада обходиться, то бишь без всевозможных: "А он первый начал"?

Виноват не тот, кто начал, а тот, кто повелся.
 
grasn:

Коллеги, есть простой маленький вопрос к ученым людям: существует ли параметр измеряющий гладкость временного ряда в целом? Причем мне не важно, есть ли корреляция между ними или нет, важно отличить, что один ряд в целом более гладкий, чем другой.


Индикатор вертикально-горизонтальный фильтр (VHF). Отношение движения на периоде в несколько баров к сумме движений на каждом баре за этот период.
 
Integer:
grasn:

Коллеги, есть простой маленький вопрос к ученым людям: существует ли параметр измеряющий гладкость временного ряда в целом? Причем мне не важно, есть ли корреляция между ними или нет, важно отличить, что один ряд в целом более гладкий, чем другой.


Индикатор вертикально-горизонтальный фильтр (VHF). Отношение движения на периоде в несколько баров к сумме движений на каждом баре за этот период.

Спасибо, буду разбираться.

 
Integer:

Индикатор вертикально-горизонтальный фильтр (VHF). Отношение движения на периоде в несколько баров к сумме движений на каждом баре за этот период.
sum=0.0; suma=0.0; 
for(i=0; i<p; i++)
{
    dfx = fx[i] - fx[i+1];
    sum += dfx;
    suma += MathAbs(dfx);
}
if (suma!=0) k=sum/suma; 
else k=0;

Как бы относительный RSI, только для функции.

Гладкость это хорошо, а количество прибыльных сделок еще лучше!

 
grasn:

Коллеги, есть простой маленький вопрос к ученым людям: существует ли параметр измеряющий гладкость временного ряда в целом? Причем мне не важно, есть ли корреляция между ними или нет, важно отличить, что один ряд в целом более гладкий, чем другой.

Ну вот такой (только что придумал): берем ряд первых разностей (returns) и вычисляем с.к.о. returns. Отношение м.о. returns к с.к.о. может служить такой мерой. Чем оно выше, тем ряд глаже.

Понятно, что может случиться так, что ни м.о., ни дисперсии генеральной совокупности не существует (например, распределение Коши). Но мы-то всегда берем конечное количество отсчетов...

2 Korey: вот еще специально для тебя.

Quadratic Regression MA = 3 * SMA + QWMA * ( 10 - 15/( N + 2 ) ) - LWMA * ( 12 - 15/( N + 2 ) )

Здесь N - период средних,

QWMA( i; N ) = 1/( N*(N+1)(2*N+1) ) * sum( Close[i] * (N-i)^2; i = 0..N-1 ) (машка с квадратичными весами).

 
Reshetov:
grasn:

Коллеги, есть простой маленький вопрос к ученым людям: существует ли параметр измеряющий гладкость временного ряда в целом? Причем мне не важно, есть ли корреляция между ними или нет, важно отличить, что один ряд в целом более гладкий, чем другой.

С выяснения этого самого вопроса и надо было начинать всю эту ботаническую возню. Максимально гладким является линейный ряд или прямая линия, т.к. там сглаживать уже нечего. Чем менее адаптивна машка, тем она более гладка.


То ли возраст уже не тот, то ль и впрямь от жизни отстал. Не пойму.

Колеги, неужели существует какое-то еще, кроме математического, определение гладкости ? Просветите, если это так, не сочтите за труд. Поскольку, если это не так, то все эти придумки - весьма произвольное творчество, опирающееся на неопределенные критерии.

Функция называется гладкой если имеет непрерывную ограниченную производную - по-моему так. Из этого следует, что ставить вопрос о гладкости ВР нужно очень осторожно. Уж во всяком случае более точно. Ведь всегда можно интерполировать любой ВР полиномом соответствующей степени с абсолютной точностью. А полином любой степени (а не только прямая линия) является вполне гладкой функцией.

Сергей, если вам известен сигнал, то вы всегда можете определить (например, с помощью ско) насколько ВР гладкий относительно сигнала, если под гладкостью понимать меру отклонения значений ВР от значений сигнала. Но точно таким же образом можно определить насколько этот ВР гладкий относительно любой другой заданной функции. Поэтому, если бы интуитивные представления о гладкости были достаточно конструктивны, то давно бы уже были построены наиболее гладкие апроксимации всех ВР, включая и ценовый ряд. И мы не жевали бы эту машковую жвачку.

Поэтому ваш вопрос надо снабдить дополнением: относительно чего ?

 
to Mathemat

Ну вот такой (только что придумал): берем ряд первых разностей (returns) и вычисляем с.к.о. returns. Отношение м.о. returns к с.к.о. может служить такой мерой. Чем оно выше, тем ряд глаже.

Понятно, что может случиться так, что ни м.о., ни дисперсии генеральной совокупности не существует (например, распределение Коши). Но мы-то всегда берем конечное количество отсчетов...

Спасибо, очень любопытно, как доберусь до лаборатории посмотрю :о)



to Yurixx
Ведь всегда можно интерполировать любой ВР полиномом соответствующей степени с абсолютной точностью

Интерполировать можно всегда, даже броуновское движение, вот только оно теоретически нигде не диф-тся, если я опять ничего не напутал :о)

то вы всегда можете определить (например, с помощью ско) насколько ВР гладкий относительно сигнала, если под гладкостью понимать меру отклонения значений ВР от значений сигнала.
Всегда можно подобрать значения параметров таким образом, что на плохом ВР можно будет получить хорошие результаты гладкости
 
grasn:
to Yurixx
Ведь всегда можно интерполировать любой ВР полиномом соответствующей степени с абсолютной точностью

Интерполировать можно всегда, даже броуновское движение, вот только оно теоретически нигде не диф-тся, если я опять ничего не напутал :о)


А разве вы где-то ставили условие о дифференцируемости ? Вот поэтому я и говорю, что ставить вопрос о гладкости надо более точно.

Броуновское движение не дифференцируется в том смысле, что его производная является тоже случайным рядом. А вот его интерполяцию можно сделать дифференцируемой или даже бесконечно дифференцируемой. При этом неизвестно, правда, насколько она будет удовлетворять вашим потребностям. Поэтому еще раз повторяю: нужна определенная постановка вопроса о гладкости. Что вы под этим подразумеваете, для каких целей, каковы критерии оценки и/или требуемые свойства.

Всегда можно подобрать значения параметров таким образом, что на плохом ВР можно будет получить хорошие результаты гладкости

Параметров чего ??? Вашей модели сигнала ? Или каких-то ваших других параметров, например. используемого вами алгоритма анализа ВР ?

Что такое "хорошие результаты гладкости" ??? Объясните мне чем они хороши и я скажу вам какие критерии вы используете. Может быть тогда и можно будет говорить предметно.

1...222324252627282930313233343536...44
Новый комментарий
Причина обращения: