你如何测量噪音？ - 页 4

[Lilita Bogachkova]

sibirqk:

而这就是平滑和收盘价之间的差异，也就是传说中的噪音。

你甚至可以用眼睛看到，它的特征一直在变化。

用平滑度1做同样的分析，因为你需要测量一个蜡烛的噪音，而不是51个蜡烛的噪音。

[sibirqk]

很明显，你可以使用任何基于傅里叶、小波或某种数字滤波器 的平滑，而不是慕容，。问题在于方差的变化--或者用简单的计量经济学术语来说，就是异方差。我曾经读过一篇有趣的文章，是由化学家写的，他们用萨维茨基-哈雷滤波器来过滤掉频谱图中的噪音。这个滤波器建立了一个给定周期的多项式，并将多项式的中点返回给平滑的一项，然后向右移动一个点，重复这个过程，直到数据耗尽。一般来说，它是一种类似于慕容的方法，但使用多项式。因此，他们想出了以下技巧--只要信号和过滤值之间的差异很小--对于绘制大量数据和线性多项式，如果偏差开始增长--需要过滤的数据数量减少，多项式的程度增加。这就像如果如果偏离muving增加-减少其周期。

[Maxim Romanov]

一般来说，你应该首先定义信号模型，然后用信号模型来筛除噪音，即不符合你的信号模型的运动。

那么这个话题就会变得更加有趣和有建设性，否则在不存在噪音的地方寻找噪音是没有意义的，市场上根本没有噪音，因为你认为我用于工作的东西是噪音。

我以前也在研究这个问题，如何摆脱噪音，把趋势和平坦分开等等。然后摆脱了价格的时间抽样，我得出的结论是：没有趋势，也没有片断。

除此之外，噪音必须具有正态分布，而且是真正的随机，我没有发现任何证据表明市场的任何运动是随机的。

[sibirqk]

lilita bogachkova:
用平滑1做同样的分析，因为你需要测量一个蜡烛的噪音，而不是51个蜡烛的噪音。

那么它将只是得到H4开盘价之间的差异，以点为单位。给你。

[sibirqk]

Maxim Romanov:

一般来说，你应该首先定义信号模型，然后用信号模型来筛除噪音，即不符合你的信号模型的运动。

那么这个话题就会变得更加有趣和有建设性，否则在不存在噪音的地方寻找噪音是没有意义的，市场上根本没有噪音，因为你认为我用于工作的东西是噪音。

我以前也在研究这个问题，如何摆脱噪音，把趋势和平坦分开等等。然后摆脱了价格的时间抽样，我得出的结论是：没有趋势，也没有片断。

除此之外，噪音应该有一个正常的分布，并且是真正的随机的，我没有发现任何证据表明市场的任何运动是随机的。

我同意，想要看噪音，我应该清楚地了解我需要它的目的--它很难直接用于交易，为了交易噪音，我需要知道最右边条形上的平滑值，然后看到这个值，我向平滑打开，赚了很多钱。但问题是，在上图中，muving 总是向后移动半个周期，即25个柱子，如果你知道25个muving值，就会自动意味着你知道未来价格的25个柱子--为什么要交易噪音，那么你可以直接交易未来价格。即使只是准确地 预测一个未来的Muvinng值，也会给出未来的精确值吧。

[Lilita Bogachkova]

sibirqk:

这只是H4开盘价之间的差异，以点为单位。给你。

我是通过眼睛确定的，信号在距离平均价格~20点的范围内，其余的是噪音。

[Uladzimir Izerski]

sibirqk:

总的来说，我同意，试图观看噪音，应该清楚地了解我需要它的目的--它不太可能直接交易，为了交易噪音，需要知道在极右条的平滑值，然后看到这个值，向平滑打开，用铲子把钱耙出来。但问题是，例如muwing的平滑度总是向后移动半个周期，在上图中是25条，如果你知道25个muwing值，直到最右边的一个，这将自动意味着你知道未来25条的价格。即使只是对一条未来移动平均线的准确 预测，也会给出未来条形的准确数值。

酒吧与酒吧之间，就其特点而言，差异是巨大的。将5分钟条形图与小时条形图相比较甚至没有意义，与日条形图相比较就更没有意义了。

[Uladzimir Izerski]

lilita bogachkova:
我一直在用眼睛做这件事，信号在距离平均价格~20点的范围内，其余的是噪音。

你确定图中的轴是平均价格吗？

[sibirqk]

lilita bogachkova:
我通过眼睛判断，信号在距离平均价格~20点的范围内，其余的是噪音。

Matlab说方差是32.02点，但在有大的离群值的情况下，实际的统计学建议计算模数之和除以样本数--如果是这样的话，它确实是20.48点。

[sibirqk]

Владимир:
你确定图中的轴是平均价格吗？

它是相邻酒吧的开盘价 之间的差异。