自适应数字滤波器 - 页 4

 

私密性

我道歉,我的发言不谨慎。就我个人而言,我从未想过要对你在DSP事务上的能力表示任何怀疑。我认为对grasn来说也是如此(我希望grasn能原谅我代表他 "签字")。这是关于想法和研究方法本身。不是针对个人。所有在这个论坛上积极 "挖掘数学方法 "的作者,鉴于这个社区的独特性,我都严格积极对待。考虑到它(社区)所拥有的前景。但我不能同意你的建议,因为我完全不相信多项式是一种具有某种 "预测能力 "的工具。我们谈论的是不到一天的时间间隔,而你想在小的间隔内精确地利用你的想法。我实在看不出有什么理由,会迫使多项式--事实上,绝对适应信号(根据某些标准)的函数,对价格行为作出预测。因为预测将永远是关于50/50。这既是由于 "市场 "中发生的过程,也是由于信号表现的形式,其本质是完全扭曲了画面。如果你想在交易中使用DSP--欢迎你,但首先要为DSP准备充足的数据。信号 "本身当然存在于价格中,但是。但该信号的水平(正如Mathemat 似乎已经正确指出的那样)比 "噪音 "小很多倍(尽管 "市场 "中没有 "噪音")。覆盖这一点的是信号本身的非稳态性。因此,几乎所有的传统方法都不起作用。我不认为这是因为DSP理论是错误的--当然是的,只是这里的信号完全不同。一个信号,其中有很大一部分信息根本就丢失了。而矛盾的是,大量的信息是根本没有必要的。你说你是个军人,那么就把它当作一个事实,你所有的设备都被干扰所堵塞,在这背后你无法看到来自敌机的信号。而且这种干扰的质量非常高。但是,如果你到外面去看天空,你会立即看到一切。但瞄准和射击并不是最好的解决办法。:)

也谢谢你的礼物,我一定会找时间来熟悉它。

 
我建议我们转向另一项任务:我们需要将通常的图表表示(基于具有相等天文时间间隔的条形图)转换为具有尽可能少的灾难的图表(最好是静止的p.d.f回报)。顺便说一下,这可能是NorthernWind 提到的为DSP进行充分数据准备的挑战之一。灾难(尤其是单位内的微观灾难)几乎打破了所有已知的传统间接因素。顺便说一下,这种转换完全不必是相互不含糊的(许多间接器对数据的操作不是相互不含糊的,而这并不妨碍我们)。

如果有反对的有效论据,请加入批评者的行列。
 
NorthernWind:

私密性

我道歉,我的发言不谨慎。就我个人而言,我从未想过要对你在DSP问题上的能力表示任何怀疑。我认为对grasn来说也是如此(我希望grasn能原谅我代表他 "签字")。这是关于想法和研究方法本身。不是针对个人。所有在这个论坛上积极 "挖掘数学方法 "的作者,鉴于这个社区的独特性,我都严格积极对待。考虑到它(社区)所拥有的前景。但我不能同意你的建议,因为我完全不相信多项式是一种具有某种 "预测能力 "的工具。我们谈论的是不到一天的时间间隔,而你想在小的间隔内精确地利用你的想法。我实在看不出有什么理由,会迫使多项式--事实上,绝对适应信号(根据某些标准)的函数,对价格行为作出预测。因为预测将永远是关于50/50。这既是由于 "市场 "中发生的过程,也是由于信号的表现形式,事实上,它完全扭曲了画面。 你想在交易中使用DSP--去吧,但首先要为DSP准备足够的数据。信号 "本身当然存在于价格中,但是。但该信号的水平(正如Mathemat 似乎已经正确指出的那样)比 "噪音 "小很多倍(尽管 "市场 "中没有 "噪音")。覆盖这一点的是信号本身的非稳态性。因此,几乎所有的传统方法都不起作用。我不认为这是因为DSP理论是错误的--当然是的,只是这里的信号完全不同。一个信号,其中有很大一部分信息根本就丢失了。而矛盾的是,大量的信息是根本没有必要的。你说你是个军人,那么就把它当作一个事实,你所有的设备都被干扰所堵塞,在这背后你无法看到来自敌机的信号。而且这种干扰的质量非常高。但是,如果你到外面去看天空,你会立即看到一切。但瞄准和射击并不是最好的解决办法。:)

谢谢你的礼物,我一定会找时间看一看。

你有没有想过,支撑(阻力)线是一级多项式(直线方程)y(x)=a*x+b?当价格在一些强大的阻力位上反弹或修正开始,在这一点上,曲线可以用二度的多项式y(x)=c*x^2+a*x+b来描述。对于通道中的一些稳定振荡,你可以用MNC来找到一个更高程度的多项式。即有必要根据一些标准选择多项式的度数(教计算机做,像人一样)+许多人已经得出一个结论,如果他们知道(知道)何时开始形成,例如PriceCannel(采样深度),他们可能建立一个相当好的TS。

但提出的想法有,我们可以设定多项式的度数+深度N,比如说一周,算法本身会选择是使用整个样本N还是只使用其部分,它也可以选择从最后2位到N的任何数据量(数字)进行分析,并选择多项式。 而我们说差距是最大的方差,所以算法应该选择最后2个点,只选择通过2个点的直线,滞后=0。类似这样的事情。

这是很简单的想法,有很多人,也许会有好的东西出来。我试图让它尽可能清楚地告诉那些想建立自适应的东西的人,如何做,而不诉诸复杂的术语。 而关于这个"但首先要为DSP准备足够的数据", 是的,我确实这样做了,因为我相信X轴也是一个随机数,这不应该被遗忘。在Y轴上,我们已经发明了很多,但在X轴上,我们仍然在建造100年前的酒吧(间隔时间不变)。我曾在这里写过('Tick builders.优化。DDE in VB (VBA)'),甚至Renata也给了我一份礼物。我现在正在考虑如何为DSP做正确的准备 :-)+也一直在想,什么是信号(有用的成分,是什么在移动这个曲线),这里是否有噪音。

P.S. 而事实上,一个人争论和不同意是好事。在争端(正确)中,有时会诞生真理。而和你在一起,我准备争论,不只是以书的形式送礼物,而是把它们交给你。我也想倒上白兰地,但我不能附和:-)。

 
Mathemat:
我建议我们转向另一项任务:我们需要将通常的图表表示(基于具有相等天文时间间隔的条形图)转换为具有尽可能少的灾难的图表(最好是静止的p.d.f回报)。顺便说一下,这可能是NorthernWind 提到的为DSP进行充分数据准备的挑战之一。灾难(尤其是单位内的微观灾难)几乎打破了所有已知的传统间接因素。顺便说一下,这种转换完全不必是相互不含糊的(许多间接器对数据的操作不是相互不含糊的,而这并不妨碍我们)。

如果你有充分的理由反对,请加入批评者。

当我在写的时候,Mathemat 已经成为一个心灵感应者了:-)。我是赞成的。我建议我们从尽量减少 "灾难 "开始,然后再处理它们。而且不仅是指标断裂,好端端的傅里叶也飞走了,如果我们不知道采样率是多少,怎么吃得消呢,太难了。
 
Mathemat:
我建议我们换一个问题:我们需要把通常的图表表示法(基于具有相等天文时间间隔的条形图)转换为具有尽可能少的灾难的图表(最好是静止的p.d.f.回报)。顺便说一下,这可能是NorthernWind 提到的为DSP进行充分数据准备的挑战之一。灾难(尤其是单位内的微观灾难)几乎打破了所有已知的传统间接因素。顺便说一下,这种转换完全不必是相互不含糊的(许多间接器对数据的操作不是相互不含糊的,这并不妨碍我们)。 如果有反对的有效论据,请加入批评者的行列。


在这里,不久前,在一个相邻的主题中,有一个不耐烦的m0thematist-maximalists的闯入。虽然与他们的谈话结果不是很好,尽管如此,我想说他们说话非常正确,实际上是 "想我所想"。已经说过的最重要的事情,我敦促所有感兴趣的人都要注意。你必须在真正的市场上工作,而不是在外汇经纪公司。然后,你将不仅有关于价格的信息,而且还有关于交易量、利益、赌注、报价流等等。毫无疑问,这种交流比在DC的抽奖活动中猜测屏幕上的数字方向的过程更复杂,但也更接近现场市场的概念,价格由供需平衡和参与者的心情决定。当然,与Metatrader相比,Quick之类的软件是垃圾,但人们也在这方面下功夫。顺便说一句,如果元老们不考虑掌握这种肮脏的东西,他们的命运将和现在一样。

我在这里说的是,你可以非常深入地挖掘DT的引文,你甚至可能找到一些东西,但这将是相当不稳定的。我请你正确理解,没有对美分或美分形成过程的批评。他们做什么都是对的,而且在大多数情况下(那些更值得尊敬的人)不欺骗任何人。但是,如果你看一下从 "市场 "通过经纪公司传给客户的数据,那么你不能不认为经纪公司是过滤和渲染的机器。我已经说过,如果将一个随机过程应用于某个有意义的过程会发生什么--产生的过程将是同样的随机。

为了避免 "我相信你能在外汇经纪商上赚钱 "的问题,我应该马上说 - 是的,我认为你可以。但不是很多,也不是很长时间,更不是对每个人都适用。事实上,在风险不是很高的情况下,你可以玩一天或更长时间,但收入将是,如果你玩得好,与一天中的价格变化相同,这不是很高。

这是我的看法。回到正在讨论的问题,即传统图表在其他方面的转换,我可以说我个人,这种转换对我的追求有帮助。但不多。实际上没有选择,在我们手头所有的可能性中,只有它的价格是不明确的。还有一个嘀嗒声的概念,在某种程度上与世界市场的活动相呼应,但这种呼应的程度是虚幻的、短暂的。可以用它来做什么?那么,首先,只考虑到2004-2003年的历史,不要再寻找 "那时的市场是不同的"。分别考虑每一周/一天。分别考虑从一个星期到另一个星期,即周末的过渡。至少要考虑主要交易所的 活动时间。至少考虑一下一年中的那几条新闻,市场对其有真正的反应。取代OHLC,作为黑暗过去的遗物。不要把局部极值(Zigzag, kagirenko)视为最终真理,这些极值是非常不可能的。以此类推。实际上,这一切的结果是必须从最初的刻度(或分钟)流中形成自己的数据,以自己的方式表示。

最后一件事。请注意,我从未说过我总是正确地了解一切。所以在这里,我也可能是错的。

 

私房话 13.01.2008 03:08

你有没有想过,支撑(阻力)线是一级多项式(直线方程)y(x)=a*x+b。而且它不仅在一天之内可以而且似乎也在起作用。 当价格在接近强大的阻力位时出现反弹,或者,例如,正在进行修正,此时的曲线可以用二度的多项式(抛物线)描述y(x)=c*x^2+a*x+b。对于通道中的一些稳定振荡,你可以用MNC来找到一个更高程度的多项式。就是说你应该根据一些标准来选择多项式的度数(教计算机来做,像人一样)+很多人已经得出一个结论,如果他们知道(知道)什么时候开始建立,比如说PriceCannel(采样深度),他们可以建立一个相当好的TS。

如果我们谈论的是所谓的 "渠道 "策略,其本质是识别一些趋势,即使它们不是由简单的线性回归描述的,而是由多项式描述的,那么我一般相信它们。此外,我认为市场只有一个东西--上升和下降通道的趋势。但是传统的支撑/阻力线与它们没有太大的关系。 这些渠道的问题是,它们在传统的数据上没有显示出太大的结果。至少对我来说是这样的。有很多数据 "阻碍 "了使用ISC构建最高价格趋势。更多时候,我们得到的是一种趋势

在 "噪音 "特征的变化中。

但建议的想法包含了它,我们可以设定一周的多项式度数+深度N,算法将决定是使用整个样本N还是只使用其中的一部分,它也可以选择从最后2位到N的任何数量的数据(数字)进行分析,并选择多项式。而我们说差距是最大的方差,所以算法应该选择最后2个点,只选择通过2个点的直线,滞后=0。类似这样的事情。

是的,这个问题在本论坛和 "平行线 "中已经讨论了很久。它实际上是当地社区的起点。但在我看来,这似乎并不真正适用于传统的自适应过滤器。

这只是很多人的一个想法,也许会有好的东西出来。我试图向那些想建立自适应的东西的人尽可能清楚地展示如何做,而不诉诸复杂的术语。 关于"但首先要为DSP准备足够的数据", 是的,我确实这样做了,因为我相信在X轴上也有随机数,它不应该被遗忘。在Y轴上,我们已经发明了很多,但在X轴上,我们仍然在建造100年前的酒吧(间隔时间不变)。我曾在这里写过('Tick builders.优化。DDE in VB (VBA)'),甚至Renata也给了我一份礼物。我现在正在考虑如何为DSP做正确的准备 :-)+ 另外,我一直在想,什么是信号(移动这个曲线的有用成分),这里是否有噪音。

酒吧是一种基于能力的传统。事实上,允许你摆脱酒吧并转向其他代表信息的形式的技术不久前才出现。算起来有好几年了,所以我们不要对他们太苛刻了。

P.S. 而事实上,一个人争论,不同意是好事。在争端(正确的争端)中,真理有时会诞生。并与你准备好争论,而不仅仅是书本形式的礼物,交接。我本想倒上白兰地,但我不能附和:-)。

:)

ZS可怕的不是方便的论坛引擎。

 

私人公司

Prival,我不会为我的帖子道歉,它说的都是正确的。 而且没有一句话说你不懂DSP的东西,只是对某一个提出的 "自适应滤波 "持一种态度。

在我看来,通过写我的提案并声称那里没有适应性过滤,grasn是错误的。

在任何一点上都没有错。

也无法回答在什么地方,什么时候,出于什么原因,比如说,有必要应用海明窗,而什么时候应用它只会造成伤害。 在分析维纳自适应滤波器与维德罗-霍夫滤波器或巴特沃斯滤波器与切比雪夫滤波器时,当你需要并且可以应用第一个滤波器时,第二个滤波器有什么区别。

你是否从中得到了乐趣?在一般情况下,当然,做得很正确,但意义何在?除了几千兆字节的关于DSP的电子垃圾外,我的书架上还有五本书,你能想象吗,我已经读过了(尽管它们没有成为我的桌面推荐)。而对于你的问题,教授先生,我当然可以回答。私下里,我写到我是自学成才的,但这并不意味着我是一个完全的白痴。

PS1:我只是在防空部队服役,所以我可以从我的军人证的第27段中读出我的职位(为了让它更稳固:o):"防空导弹无线电控制设施部门的指挥官"。我更清楚地知道(因为他们通常会写--而不是道听途说:o),我们著名的综合体(不仅是我们的)不仅打下来,他们甚至没有真正看到目标。私人,要小心外汇雷达......尤其是统治世界的奈奎斯特频率。:о)

PS2:Prival,你在我这里不是很幸运--你教DSP的事实对我来说只意味着尊重。如果我看到一些彻头彻尾的垃圾,我就会这么写,而不考虑职位和级别 :o)

北风

很高兴看到!!!!我也几乎不再参与论坛,尽管我偶尔会和Prival争吵。我有一个问题要问你。我记得你调查过使用 "之 "字形,并将其描述为一个非常简单的,由近一个世纪前的人发明的,甚至更晚。我想在《随机共振》 的续集中用它做一个小实验(帖子grasn 28.10.2007 13:26)。
你能否更详细地描述一下,或提供一个链接?需要测试一些想法。

 
NorthernWind:

私密 13.01.2008 03:08

是的,这个问题在这个论坛和 "平行线 "上已经讨论了很久了。它实际上是当地社区的起点。但在我看来,这与传统的自适应过滤器并无多大关系。


所以你不应该挖掘太多(虽然这个主题的链接已经有了关于DSP的讲座)。这里有一个片段。有的滤波器是由ANC构建的,采样深度很重要,几乎对所有类型的滤波器都是如此,对ANC更是如此。

为了把握,你自己给了这个材料的链接,而这个(主题3)呢?那不管级别如何,等等,这都是好的。而对于雷达,我已经为我在这里写的东西进行了书面报告 :-( 很遗憾我没有被留下13个,那些傻瓜先惩罚,然后再整理。

附加的文件:
filtr_mnk.zip  87 kb
 
Prival:
北风

私密 13.01.2008 03:08

是的,这个问题在这个论坛和 "平行线 "上已经讨论了很久了。它实际上是当地社区的起点。但在我看来,这与传统的自适应过滤器并无多大关系。


只是为了不让你挖得太辛苦(虽然这个主题的链接已经在DSP讲座上了)。这里有一点。有一些过滤器是由OLS构建的,采样深度很重要,几乎对所有类型的过滤器都是如此,尤其是对OLS。

为了把握,你自己给了这个材料的链接,但这个(主题3)呢? 那不管等级等,那就好。而对于我已经书面报告的雷达,对于我在这里写的东西 :-( 很遗憾我没有13,那些傻瓜先惩罚,然后再整理。

Prival,一个稍有不同的最小二乘法和一个稍有不同的过滤器,我至少想到了。"Widrow-Hopf自适应最小二乘法算法"一节,主题11,根本不是3
我能够附上它。

PSPrival,我有点糊涂了,你是不是因为在交易员论坛上写了 "radiolocation "这个词而被剥夺了奖金?

附加的文件:
dsp11.zip  124 kb
 

grasn 13.01.2008 14:14

很高兴看到!!!!我也几乎不再参与论坛了,尽管我偶尔会和Prival争吵。我有一个问题要问你。我记得你用之字形进行了一些研究,并将其描述为非常简单,是上世纪前甚至更晚的时候有人发明的。我想用它来做一个小实验,继续'Стохастический резонанс' (post grasn 28.10.2007 13:26)。
你能否更详细地描述一下,或者给我一个链接?我需要检查一些想法。

我也很高兴见到你,并乐意尝试回答问题。

在 "之 "字形上。在我第一次看到它的定义的书中,它当然不叫之字形(我想是Kendall和Stewart)。这是一个寻找一阶局部极值点的问题。他们没有说什么特别的东西,只是说局部极值是指有关图形的左边和右边的点都变小或变大。这就是全部。当左边和右边的一阶极值都较小或较大时,它也与二阶局部极值有关。只是在这种情况下,我们不应该看相邻的极值,而应该通过一个极值来看,因为相邻的极值在任何情况下都会减少或增加。三阶与二阶类似,但它是基于二阶的极值建立的。以此类推。你并不陌生的Kagi结构也利用了同样的想法,只是用 "小于H"/"大于H "代替了 "小于H"/"大于H"。这就是它的全部内容。该算法适合于点,不适合于OHLC,因为在一个点上有4个值。有一个诀窍,当其中一个点与邻近的点相等时,你就必须做出决定,--明智的长者没有说什么。我个人只是把所有相邻的数值相等的点转换成一个。我看了一下人们是如何实现 "之 "字形的,这很复杂,需要一些临时数组等等,对我来说,使用几个变量和一个通道就足够了。我所需要的是存储最后确定的极值(可能会有变化)和之前确定的极值进行比较。也就是说,它将分析三个点:当前的点,最后确定的尚未完成的极值和倒数第二个极值。这是针对卡加的情况。

指的是链接。我赞同这句话:"然而,该信号考虑到了输入数据的 "能量结构",在某种意义上比经典的之字形更好,其极值的有效性在我看来是非常值得怀疑的。"我自己也涉足过这种结构--我是通过一些平均数(函数)来寻找最小值和最大值。不幸的是,这个问题原来有点复杂。至少对我来说是这样。这些极值在某种程度上表征了变化者和交易者的买入/卖出的情绪状态,这个想法本身就是一个令人兴奋的想法。而在一些简单的人群买卖的数学模型上,是完全一样的。但现实是不同的,许多以这种方式标记的极值根本没有显示任何有用的东西。所以我把这个想法放在一边,但我并没有忘记它。它非常简单和清晰。但这是我,其他人可能更幸运。

私密 13.01.2008 14:24

所以你不必挖得太多(虽然这个主题的链接已经在一个关于DSP的讲座上)。下面是其中的一个片段。那就是有的过滤器是由LOC构建的,而采样的深度对几乎所有类型的过滤器都很重要,尤其是对LOC。

啊啊啊!原来这就是我们要讨论的问题啊。我告诉你一个秘密,我使用的正是链接中所述的这些过滤器。只是我不把它们当作一个 "过滤器",而是当作一个函数,在概率和给定的规律方面给出一些最佳估计。当然,你可以把它们看成是过滤器。不幸的是,这些公式给出的是对中点的估计,所以我把它们作为研究工具,但不作为预测工具。坦率地说,我当然应该推导出一个估计极端点的形式,但我太懒了,没有做。

顺便说一下,除了你手头的东西,关于这个问题,你可以看看T.安德森的《时间序列的统计分析》。第3.3.1章 "平滑程序"。

顺便说一下,有一种特殊的花键具有类似的性质,根据最简单的函数构建一条曲线,以便在MNC方面给出一些最佳估计。

原因: