"Ampirik Mod Ayrıştırma Yöntemine Giriş" makalesi için tartışma - sayfa 4

Yeni yorum
 

Bu da o güzel ve faydalı makalelerden biri. Çok teşekkür ederim, o kadar kördüm ki tek analiz yöntemim doğrudan veri akışıydı. Bu, Sezgisel Analiz ile birlikte benim için gerçekten yararlı olabilecek bir şey. Gelecekte kendi uygulamamı yapacağım ve bunun yerine gömülü MT5 grafik işlevlerini kullanmaya çalışacağım.

Ancak, komut dosyasını sağlanan grafik aracıyla çalıştırıyorum, derleniyor ve görüntüleniyor ancak veriler yalnızca kare dalga deseni olarak gösteriliyor. Bu normal bir davranış mı?
Farklı tarih aralıklarında farklı zaman dilimlerinde farklı semboller denedim, ayrıca 'n' değerini daha küçük ve daha büyük bir şeye ayarlamaya çalıştım ama aynı sonuçları elde ettim.

EMD Kare Dalga Verileri

 
Aslında bu iyi bir makale değil. EMD nedensel bir teknik değildir. Bu, geçmiş değerlerinin gerçek zamanlı olarak değiştiği anlamına gelir ve bu da onu ticaret için tamamen ve tamamen işe yaramaz hale getirir. Tekil Spektrum Analizi, Hodrick-Prescott filtresi ve her tür spline ile aynı kategoridedir. Statik bir grafikte çok iyi görünüyor, ancak gerçek zamanlı olarak bir LWMA'dan daha iyi değil. EMD çizginizin sonucuna bir SMA(1) yerleştirin ve ne kadar inişli çıkışlı olduğunu göreceksiniz ... Araştırma/bilimsel bakış açısından güzel, ticarette işe yaramaz.
 
MisterH:
Aslında bu iyi bir makale değil. EMD nedensel bir teknik değildir. Bu, geçmiş değerlerinin gerçek zamanlı olarak değiştiği anlamına gelir ve bu da onu ticaret için tamamen ve tamamen işe yaramaz hale getirir. Tekil Spektrum Analizi, Hodrick-Prescott filtresi ve her tür spline ile aynı kategoridedir. Statik bir grafikte çok iyi görünüyor, ancak gerçek zamanlı olarak bir LWMA'dan daha iyi değil. EMD çizginizin sonucuna bir SMA(1) yerleştirin ve ne kadar inişli çıkışlı olduğunu göreceksiniz ... Araştırma/bilimsel bakış açısından güzel, ticarette işe yaramaz.
Geri bildiriminiz için teşekkürler, makalenin kendisinden daha faydalı olmuş gibi görünüyor. Söylediklerinizi inceliyordum ve bu makale gözlerimi diğer analiz türlerine açmış olsa da, eğer uygularsam büyük olasılıkla dediğiniz gibi olacak: BUMPY. Zamanımı başka bir şeye harcayacağım ve bunu ticaret için değil araştırma amacıyla kullanabilirim.
 

1. https://en. wikipedia.org/wiki/Hilbert%E2%80%93Huang_transform

2. Ve Ampirik Mod Ayrıştırmasının Google resmi.

3. Bu muhtemelen benim aptalca yorumlarımdan biri :). Burada biraz ironi var. EMD'yi hesaplamadan önce yapılması gereken ilk şey, maksimum ve minimumları bulmaktır (aşağıya bakın). Eğer bunu zaten yapabiliyorsak, o zaman zaten para kazanıyoruz demektir. Maksima/minimumu bulmak burada yaptığımız şeydir.

Wikipedia ayrıca ( sınırlama altında)"Datig ve Schlurmann [2004], düzensiz dalgalara özel uygulamalarla HHT'nin performansı ve sınırlamaları üzerine en kapsamlı çalışmaları yaptı .... Yazarlar, daha iyi zarflar belirlemek için hem ileri hem de geri ek noktalar kullanmayı tartışmışlardır.".

4. Gürültüleri filtrelemek - işte tüm mesele bu.

Hilbert–Huang transform - Wikipedia, the free encyclopedia
  • en.wikipedia.org
The Hilbert–Huang transform (HHT) is a way to decompose a signal into so-called intrinsic mode functions (IMF), and obtain instantaneous frequency data. It is designed to work well for data that is nonstationary and nonlinear. In contrast to other common transforms like the Fourier transform, the HHT is more like an algorithm (an empirical...
 

Makale için teşekkürler, okumaktan keyif aldım.

Herhangi bir ayrıştırma (sadece EMD değil) ile ilgili birkaç nokta:

  1. Şekil 6'da, anladığım kadarıyla yumuşatma, EMD'nin belirli bir aralığa tek bir uygulamasıyla yapılıyor. Düzgünleştirmeyi sabit boyutlu bir pencereyi kaydırarak ve her birine EMD uygulayarak göstermek daha doğrudur. Doğru uçta yumuşatma değerini elde etmek.
  2. Bu anlamda, sağ uç ve sol uç değerlerine göre yumuşatma sonuçlarını karşılaştırmak çok ilginçtir (tüm yumuşatma fonksiyonları için aynı şeyi yapın).
  3. IMF fonksiyonlarının tahmini, basit MA'nın tahmini kadar başarılı görünmektedir. Tahminin temeli aynı olduğu için - ekstrapolatör seçimi. Biraz paylaşabilir misiniz?
    эмпирической модовой декомпозиции temelinde oluşturulan tahmin yöntemlerinin ayrıntılı bir analizi burada verilmemiştir, çünkü bu konu bu makalenin kapsamı dışındadır.
  4. Detrending fikrini çok beğendim, teşekkürler.
  5. EMD'nin fiyat BP'lerine uygulanması, açıkça BP'lerin kendilerinde bazı dönüşümler gerektirmektedir. Buna paralel olarak, aynı durum ekstremumları bulma algoritması için de geçerlidir.

EMD üzerine:

  1. EMD sonucu, kullanılan spline fonksiyonunun türüne büyük ölçüde bağlı mıdır?
  2. EMD'de böyle bir yapı kriterinin seçilmesinin nedeni hakkında yorum yapın:
    Ampirik modun herhangi bir noktasında, yerel maksimumlar ve yerel minimumlar tarafından tanımlanan zarfların ortalaması sıfır olmalıdır.


Not: Düzeltme fonksiyonlarının karşılaştırılması için, elbette, bir kez ve herkes için bir düzeltme etkinliği kriteri geliştirmeye değer. EMD de dahil olmak üzere bilinen tüm fonksiyonlar bununla karşılaştırılabilir.

 
hrenfx:

Yazı için teşekkürler, keyifle okudum.

Makaleye gösterdiğiniz ilgi için teşekkür ederim.

Üzgünüm ama EMD'nin ayrıntılarına giremeyeceğim . Bu yöntemin bir yazılım uygulamasını oluşturmak istedim. Bu makalenin yazılmasına temel olan böyle bir uygulama yapıldı. Ciddi bir araştırma yapılmadı.

EMD üzerine:

EMD sonucu, kullanılan spline fonksiyonunun türüne büyük ölçüde bağlı mı?

Örneğin dördüncü derece gibi diğer spline'ları kullanmayı denemedim, bu nedenle bu konuda kendi fikrim yok. Sanırım bir yerlerde bu konuyla ilgili yayınlar görmüştüm ama maalesef tam olarak nerede olduğunu hatırlamıyorum.

Lütfen EMD'nin neden böyle bir yapı kriteri seçtiğini yorumlayın:

Ampirik modun herhangi bir noktasında, yerel maksimumlar ve yerel minimumlar tarafından tanımlanan zarfların ortalaması sıfır olmalıdır.

Burada yorum yapamam, Huang'ın makalelerine bakılmalı. Bunlar onun şartları.

 

Herhangi bir ayrıştırma yönteminin incelenmesi yazılım uygulaması gerektirir, bu nedenle temel neredeyse tamamen makalede açıklanmıştır.

Not: Hiçbir yerde (internette) farklı fonksiyonları karşılaştırmak için kriterlere rastlamamış olmanız garip. Bu, bisikletiniz hakkında düşünmeniz için bir sebep.

 

Bunun alternatif ve daha iyi bir yöntem olması gerekiyordu: Hilbert Titreşim Ayrıştırma http://hitech.technion.ac.il/feldman/hvd.html Belki yazar veya elektronik mühendisliği geçmişi olan biri yeni bir makale yazabilir.

 

Öncelikle, makale için yazara çok teşekkür ederim! İlginç, açık ve öz. Materyal, ihtiyacınız olup olmadığını anlamak ve bu konuyu daha fazla incelemeye devam edip etmeyeceğinize karar vermek için yeterli - bir tür giriş dersi. Ayrıca, yazar ilk testler için bir temel oluşturmuş. Bunun için çok teşekkür etmek istiyorum.

Şimdi, her şeye bir kerede ve aynı anda ihtiyaç duyanlara hitap edeceğim, böylece parmaklarını bile oynatmalarına gerek kalmayacak. İnsanlar - beyninizi çalıştırın ve tembelliğinizle savaşın. Bazı yazıları okumak hiç de hoş değil. Yazar çok uğraşmış ve siz takdir etmiyorsunuz.

 
MetaQuotes Software Corp.:

Ampirik Modal Ayrıştırmaya Giriş adlı yeni makale yayınlandı:

Yazar: Victor Likes

12345
Yeni yorum