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
Опубликована статья Фильтрация и извлечение признаков в частотной области:
В этой статье мы рассмотрим применение цифровых фильтров к временным рядам, представленным в частотной области, с целью извлечения уникальных признаков, которые могут быть полезными для моделей прогнозирования.
В статье "Практическая реализация цифровых фильтров на MQL5 для начинающих" автор представил цифровые фильтры применительно ко временной области. В статье ряд умножается на уникальный набор весов различной длины в зависимости от типа фильтра и его параметров. Количество весов определяет скользящее окно, которое свертывается с соответствующими значениями ряда данных при применении фильтра в течение всего объема данных. Скользящие средние работают схожим образом.
В этой статье мы будем применять фильтры в частотной области. Основные этапы работы при применении фильтров:
Автор: Francis Dube