Piyasa kontrollü dinamik bir sistemdir. - sayfa 56
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
fikrimin arkasında duracağım.
Sana kalmış. Kendi noktamda kalıyorum: Açık bir sistemin davranışını, bu davranışta belirleyici bir rol oynayan, bilinmese bile dış etkiyi hesaba katmadan modellemek yanlıştır.
İlgilenen, zaten kopyalanmış olan planımı siliyorum.
Sana kalmış. Kendi noktamda kalıyorum: Açık bir sistemin davranışını, bu davranışta belirleyici bir rol oynayan, bilinmese bile dış etkiyi hesaba katmadan modellemek yanlıştır.
İlgilenen, zaten kopyalanan planımı siliyorum.
Sunulan şemanın mekanizmasını yanlış anlıyorsunuz. Dış etki, sistemin bir tepkisi şeklinde dolaylı olarak mevcuttur. Neyse...
3) Bir biçimlendirme sisteminin varlığı hakkında böyle bir varsayımda bulunduktan sonra, modelini oluşturma görevini belirledik.
Bu durumda, y modelinin çıktısı, y ve x süreçlerinin yakınlığı için seçilen kriter dikkate alınarak x gerçek verilerine karşılık gelmelidir.
Anladığım kadarıyla bu şemaya başka bir yönden bakalım.
x(t) - bunlar gözlemleyebildiğimiz ve aynı zamanda ölçebildiğimiz alıntılardır
y(t) hesaplanmakta olan bir süreçtir. Daha fazla sunum için, gözlemlenmemesi esastır - benim terminolojimde, gözlemlenen sürecin durumu budur.
Yazalım: x(t) = y(t) + d(t) + nu(t)
nerede:
d(t) - deterministik girdi (ofset)
nu(t) - geri kalanından bağımsız rastgele süreç - girişim (gürültü)
Sistemin durumunu benzer şekilde yazıyoruz:
y(t) = c(t) + y(t-1) + teta(t)
nerede
c(t) - deterministik durum ofseti
y(t-1) - önceki durum değeri
theta(t) - geri kalanından bağımsız rastgele süreç - girişim (gürültü)
Dikkatinizi, t zamanında gözlemlediğimiz sürecin (tırnakların) aslında önceki x(t-1) durumu aracılığıyla, yani sistemin durumunun tahminine dayalı olarak belirlendiği gerçeğine çekiyorum.
Tanımlanan şemanın isimleri vardır: yapısal zaman serisi , durum uzay modeli, dinamik doğrusal sistem.
Bu modelin matematiksel merkezi, hesaplama açısından oldukça karmaşık bir algoritma olan Kalman filtresidir. Listelenen değişkenleri farklı içeriklerle doldurarak, örneğin y(t)'yi trend olarak kabul ederek mevcut modellerden herhangi birini elde edebilirsiniz. Kalman filtresinin şaşırtıcı özelliklerinden dolayı durum uzayı modelleri emsallerinden üstündür.
Bu sorunu çözmek için R'de hazır yazılım paketleri bulunmaktadır. Sonraki yazılarda onlar hakkında.
dse paketi, çok değişkenli, doğrusal, zamandan bağımsız zaman serisi modelleri için araçlar sağlar. ARMA ve durum uzayı temsillerini ve bunlar arasında dönüştürme yöntemlerini içerir. Ayrıca simülasyon yöntemlerini ve çeşitli değerlendirme fonksiyonlarını içerir. Paket, model köklerini, kararlılığı ve farklı ufuklarda tahminleri görüntüleme işlevlerine sahiptir. ARMA modelinin uygulanması geneldir, dolayısıyla VAR , VARX , ARIMA , ARMAX , ARIMAX özel durumlar olarak kabul edilebilir. Kalman filtresi ve daha düzgün tahminler durum uzayı modelinden türetilebilir ve durum uzayı modelini azaltmak için yöntemler uygulanır. Giriş ve Kullanım Kılavuzu skeç olarak mevcuttur.
dse paketi, çok değişkenli, doğrusal, zamandan bağımsız zaman serisi modelleri için araçlar sağlar. ARMA ve durum uzayı temsillerini ve bunlar arasında dönüştürme yöntemlerini içerir. Aynı zamanda simülasyon yöntemlerini ve çeşitli değerlendirme fonksiyonlarını içerir. Paket, model köklerini, kararlılığı ve farklı ufuklarda tahminleri görüntüleme işlevlerine sahiptir. ARMA modelinin uygulanması geneldir, dolayısıyla VAR , VARX , ARIMA , ARMAX , ARIMAX özel durumlar olarak kabul edilebilir. Kalman filtresi ve daha düzgün tahminler durum uzayı modelinden türetilebilir ve durum uzayı modelini azaltmak için yöntemler uygulanır. Bir Giriş ve Kullanım Kılavuzu skeç olarak mevcuttur.
KFAS paketi, Kalman filtresi, durum, gürültü ve simülasyon yumuşatma, durum uzayı modellerini tahmin etme ve simüle etme işlevlerini sağlar. İlk durum vektörünün bazı veya tüm öğelerinin dağılımları bilinmediğinde, tüm işlevler tam yaygın başlatmayı kullanabilir. Filtreleme, durum yumuşatma ve simülasyon işlevleri, standart yaklaşımdan daha hızlı olan sıralı bir işleme algoritması kullanır ve ayrıca tahmin hatası varyans matrisi özelliğini etkinleştirir. KFAS ayrıca, bir ailenin üstel durum uzayı modellerinin olasılığını hesaplamak için bir fonksiyon ve bir ailenin durum uzayındaki üstel modellerin durumunu yumuşatmak için bir fonksiyon içerir.
Çocuklar, tekerleği yeniden icat etmeyi bırakın.
Ancak hangi paketlerin olduğunu asla bilemezsiniz, genellikle üzerine istediğiniz her şeyi oluşturabileceğiniz evrensel bir Simulink vardır. Ancak Kalman filtresine gömmek için matrisi kontrol eden beynin yerini tek bir paket tutmayacak, modelin blok şemasını sizin için söylemeyecek ve sentezlemeyecek.
Çocuklar, tekerleği yeniden icat etmeyi bırakın.
Bir kereliğine, 4 üyeli bir forumda, fluders'ı bile göremediğiniz normal bir konu.
Bırak icat etsinler!
Belki karar verdiğimde kendimden bir şeyler eklerim. İlk başta, bu bloklar, oklar ve işletim sistemi şeklinde nasıl düzenleneceğini anlayacağım ...