КИХ-фильтры - страница 10
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
Вы не о том спорите ребята, Привал демонстрирует классический, а Саблук практический подход. Лучше давайте поговорим о применимости спектральных методов к рынку. Трендовый рынок - низкочастотная составляющая, флетовый более высокочастотная. Это понятно ежу, но чем это "намного лучше" тех же машек? Машки тоже можно сделать длинными или короткими, в принципе машка близка к фильру Баттерворта первого порядка с добротностью 0.7. В большинстве применений он вполне устраивает. Еще не факт, что быстрая реакция - это хорошо, все зависит от ТС.
Если немножко тупо подумать о том на что указал grasn, то появляется некий свет в конце туннеля.
Потому что МА, Джурики, КИХ и прочие фильтры сами по себе-это тупик. Ну чуть быстрее, ну чуть более сглаженная кривая. А по сути-одно и тоже.
Фурье-ну нет там этих синусоид.
А вот если оценить вероятность быстрых или медленных изменений то можно подумать как фильтровать.
Ведь перед тем как фильтровать надо представлять что именно ты хочешь отфильтровать и что получить в результате.
И тогда уже не так важна задержка фильтра, так как мы ее знаем и можем примерно оценить как она в состоянии исказить направление тренда.
Ну да, ну да. Это меня СИНУС попутал.
Если можно, скиньте на email: eugene_dvoskin@yahoo.com
Аттачменты до 10 Мег.
ловите
Если немножко тупо подумать о том на что указал grasn, то появляется некий свет в конце туннеля.
Потому что МА, Джурики, КИХ и прочие фильтры сами по себе-это тупик. Ну чуть быстрее, ну чуть более сглаженная кривая. А по сути-одно и тоже.
Фурье-ну нет там этих синусоид.
А вот если оценить вероятность быстрых или медленных изменений то можно подумать как фильтровать.
Ведь перед тем как фильтровать надо представлять что именно ты хочешь отфильтровать и что получить в результате.
И тогда уже не так важна задержка фильтра, так как мы ее знаем и можем примерно оценить как она в состоянии исказить направление тренда.
Не знаю, на сколько тупо надо смотреть, но мне кажется, что единственный путь в применении этой области - это адаптивная фильтрация. А в ней все упирается в корректную идентификацию модели. А это не очень простая задача.
Немного начинает проясняться о чем собственно речь. Если Вас не затруднит и есть время, прокомментируйте мои рассуждения.
Пусть в терминал мы вызвали, скажем 2000 баров и хотим провести анализ "волновой" картины.
Могу я сказать, что имею дело с волной частоты F=1/T = 1/(2000*таймфрейм_в_минтутах * 60), или периодом 2000 баров ?
Получается, что могу.
Далее, что можно сделать с этой волной ?
Я беру, представляю ее в виде ряда Фурье и вижу, что эта волна с периодом 2000 баров, собственно, состоит из множества гармоник.
Каждая из гармоник также имеет свою частоту/длину_ волны/период, амплитуду.
Иными словами, каждая гармоника - это опять же волна с периодом, который опять же меряется в барах.
Если для процесса фильтрации я задаю полосу пропускания для волн из диапазона частот,
скажем, от 200 бар до 600 бар, то это будет означать ? Что ?
Рассуждения вроде-бы корректны, но я не совсем понял вопрос.
Вообще:
1. Вы сдвинули частоту среза вниз в 3 раза. А что изменилось на выходе зависит от того, что было в спектре входного сигнала. Т.е в некоторых случаях, выходной сигнал может практически не изменится.
2. Вы оценили спектр. А вы уверены, что сделали это правильно? Для того чтобы оценивать спектр сигнала надо хорошо представлять свойства этого сигнала. Это не софистика. Тогда вы можете оценить погрешность того или иного метода. Просто иначе можно легко получить веселые картинки, не имеющие ничего общего с реальным спектром.
3. Если вы пользуетесь моим гениальным произведением, то может там где-то ошибка? Программист из меня ещё тот.
мне кажется, что единственный путь в применении этой области - это адаптивная фильтрация. А в ней все упирается в корректную идентификацию модели.
Насколько я понял из аффтарского описания JMA на его сайте, этот фильтр хорошо работает вплоть до модели returns, описываемой распределением Коши. А это распределение, как известно, не имеет не только второго, но даже и первого момента (т.е. м.о.).
Джурик даже говорит, мол, кто покажет фильтр, работающий лучше на данных, подчиняющихся распределению Коши по returns, получит денежный приз.
Серега, ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели?
Рассуждения вроде-бы корректны, но я не совсем понял вопрос.
Вообще:
1. Вы сдвинули частоту среза вниз в 3 раза. А что изменилось на выходе зависит от того, что было в спектре входного сигнала. Т.е в некоторых случаях, выходной сигнал может практически не изменится.
2. Вы оценили спектр. А вы уверены, что сделали это правильно? Для того чтобы оценивать спектр сигнала надо хорошо представлять свойства этого сигнала. Это не софистика. Тогда вы можете оценить погрешность того или иного метода. Просто иначе можно легко получить веселые картинки, не имеющие ничего общего с реальным спектром.
3. Если вы пользуетесь моим гениальным произведением, то может там где-то ошибка? Программист из меня ещё тот.
Программа нормальная, рисует хорошую линию, трудно подобрать МАшку, которая нарисует такую линию.
Я пока не о программе. Попробую еще раз на своем простом языке.
Допустим в спектр упомянутой мною волны с периодом 2000 баров, помимо всех остальных гармоник,
входят гармоника с периодом, скажем, в 50.
(не могу себе ее представить физически, и представляю ее только как элемент ряда Фурье для этой волны с периодом 2000 баров,
хотя интуитивно понимаю, что такая гармоника представляют из себя что-то вроде мелкого дребезжания, от которого надо избавиться).
Предположим далее, что некий идеальный фильтр настроен таким образом, что пропускает на выход весь спектр упомянутой волны длиной 2000 баров,
за исключением этой одной гармоники, которую идеально подавляет.
А теперь вопрос, который касается "физики" работы фильтра.
По моим представлениям, фильтр, используя разного рода методы и методики, находит во входной волне с периодом 2000 баров
все возможные сочетания из идущих подряд 50-ти баров и что с ними делает ?
Программа нормальная, рисует хорошую линию, трудно подобрать МАшку, которая нарисует такую линию.
Я пока не о программе. Попробую еще раз на своем простом языке.
Допустим в спектр упомянутой мною волны с периодом 2000 баров, помимо всех остальных гармоник,
входят гармоника с периодом, скажем, в 50.
(не могу себе ее представить физически, и представляю ее только как элемент ряда Фурье для этой волны с периодом 2000 баров,
хотя интуитивно понимаю, что такая гармоника представляют из себя что-то вроде мелкого дребезжания, от которого надо избавиться).
Предположим далее, что некий идеальный фильтр настроен таким образом, что пропускает на выход весь спектр упомянутой волны длиной 2000 баров,
за исключением этой одной гармоники, которую идеально подавляет.
А теперь вопрос, который касается "физики" работы фильтра.
По моим представлениям, фильтр, используя разного рода методы и методики, находит во входной волне с периодом 2000 баров
все возможные сочетания из идущих подряд 50-ти баров и что с ними делает ?
Вам не станет понятно пока Вы не ознакомитесь с теоремой Фурье. Не получится наскоком. Немножко надо изучить матчасть.
Не знаю, на сколько тупо надо смотреть, но мне кажется, что единственный путь в применении этой области - это адаптивная фильтрация. А в ней все упирается в корректную идентификацию модели. А это не очень простая задача.
Вот и я о том же. И похоже этот путь лежит к самонастраивающейся сетке, по типу той, о которой толкует Нейтрон в своей ветке.
to Mathemat
Серега, ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели?
Алексей, смотри личку.
to FION
Вот и я о том же. И похоже этот путь лежит к самонастраивающейся сетке, по типу той, о которой толкует Нейтрон в своей ветке.
"Шура, никакой кражи - только ограбление!!!" (С) (Как то так, дословно не помню). Вы не поверите, но перцептроны многослойные и "ёже с ними" - это те же фильтры. Совсем не специалист, но мне кажется заманчивей применение самоорганизующихся стохастических систем управления и теории фильтрации (особенно в части адаптивной). Это две большие и связанные теории, к тому же более проработанные и практичные для ВР нежели НС. Есть конечно свои тонкости и я совсем не против НС, к тому же использую таку штуку. В общем разберемся.
Программа нормальная, рисует хорошую линию, трудно подобрать МАшку, которая нарисует такую линию.
Я пока не о программе.
Для https://www.mql5.com/ru/users/begemot61
А вот теперь о программе.
Сегодня обнаружил, что она перерисовывает линию индикатора.
Понятно, что это где-то здесь:
int start()
{
int limit, i;
int counted_bars=IndicatorCounted(); //amount of bars shanged
if(Bars<=(FilterLength+1)) return(0); //not enough bars for calculations
if(counted_bars < 0) return (0); //eror protection
if(counted_bars > 0) counted_bars--;
limit=Bars-counted_bars-1;
for (i = limit;i>=0;i--) // Cycle for uncalculated bars
{
FilterBuffer1[i] = FilterResponse(i); // Value of 0 buffer on i-th bar
}
return(0);
}
----------------------------
Получается, что при входе программа меняет не только i-ый элемент буфера, но элементы уже сформированные ....