Zufallsstromtheorie und FOREX - Seite 22
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Ja. Entschuldigen Sie mich. Hier ist sie:
Hier wird alles korrigiert. Der Eingang sollte das gleiche Y sein (Signal+Rauschen).
In Bezug auf den minimalen Effektivwert (RMS) wählt das Kalman-Modell das ursprüngliche Modell V(k)+a(k) besser aus. Ich glaube, Sie können es sogar deutlich sehen.
Berechnet man die Summe der Quadrate der Differenz zwischen der ursprünglichen Reihe und der durch Kalman- (FC) und Butterworth-Filter (FB) konstruierten Reihe, so ergibt sich die größte Annäherung an die ursprüngliche BP durch FC, siehe die Abbildung der Differenzen:
Die rote Linie ist FB minus die ursprüngliche Serie, die blaue Linie ist FC. Daher leistet die FZ hervorragende Arbeit, indem sie a priori Daten über die Gesetze verwendet, die das Verhalten des untersuchten Objekts beschreiben.
Leider verfügen wir nicht über eine Theorie, die es uns ermöglicht, ein angemessenes Modell des Verhaltens der BP-Eigenschaft des Marktes zu erstellen. Die Frage bleibt offen.
Neutron
Es scheint eine Theorie zu geben (random flows genannt). Ich denke, es ist unmöglich, ein Modell für alle Fälle zu entwickeln. Es ist jedoch möglich, mehrere Modelle parallel zu verwenden. D.h. in einem bestimmten Zeitraum kann der Kursfluss in Form eines oszillierenden Verbindungsmodells (analog zu einer Wohnung) dargestellt werden, mit einem Trend (Geradengleichung - ich denke, wir können das schaffen :-)) - das zweite Modell. Übrigens ist in der von mir geposteten Datei ein Modell für oszillierende Verbindungen enthalten. Versuchen Sie es, setzen Sie den Cursor auf rnorm() und drücken Sie F9, es werden verschiedene Kurven erzeugt, die sich nicht einmal im Aussehen ähneln. Aber kalman leistet damit sehr gute Arbeit. Wenn er (der Algorithmus) Butterworth in der Genauigkeit übertrifft, und dieser wiederum FATL, SATL und jeden MA leicht übertrifft, dann bietet die Verwendung dieses Algorithmus einen gewissen statistischen Vorteil in der Genauigkeit.
Das Einzige, was benötigt wird, und was ich gerade mache, ist ein Divergenzkriterium für den Filter, d.h. die Wahl einer Regel, wann auf einen anderen Filter (ein anderes Modell) umgeschaltet werden soll.
Berechnet man die Summe der Quadrate der Differenz zwischen der Ausgangsreihe und den durch Kalman- (FC) und Butterworth-Filter (FB) konstruierten Reihen, so ergibt sich die größte Annäherung an die Ausgangs-VR durch FC
Die Summe ist die Zahl, die sich in unserem Beispiel aus 500 Zählungen ergibt.
d.h. FC ist fast um eine Größenordnung besser als FB
Bearbeiten.
P/S/ Wie kann sich die Zahl in einer so schönen Grafik widerspiegeln? Wiederum nicht korrekt im Wortlaut :-)
Sie können keine Nummer haben, aber Sie können ein Diagramm haben! Diese Zahl ist das integrale Merkmal des Prozesses;-)
In FB gibt es einen Drehknopf, der Filterreihenfolge heißt. Im Unterprogramm wird dieser Wert der Variablen K zugewiesen, spielen Sie mit ihr. Nicht nur die Glattheit der Kurve hängt von diesem Wert ab, sondern auch die FZ.
Ja, und zwar nicht "einige", sondern viele! Angenommen, Sie haben eine Theorie, was Sie nicht haben... Ihre gesamte Tätigkeit beruht auf dem Postulat der "Trägheit" in der Dynamik des Wechselkurses. Beweisen Sie es.
Ich kann es noch nicht beweisen, da ich nur eine Hypothese aufgestellt habe und sie teste. Ich habe immer gesagt. Dass der Fluss der Zitate hat Energie, ein Indikator für die Stärke (Energie) gemacht, deckt sich gut mit der Richtung des Flusses. Es gibt ein Konzept der "Geldmasse", und es wurde sogar eine Formel zu ihrer Berechnung vorgeschlagen. Das heißt, es gibt alle Attribute eines materiellen Objekts, wir können davon ausgehen, dass es auch Trägheit gibt. Es scheint optisch offensichtlich zu sein, und es wird oft gesagt, dass der Preis um einen bestimmten Gleichgewichtszustand schwankt.
Ich denke, es gibt nur einen richtigen Beweis. Zieht man das Modell vom Kursfluss ab, so folgt der Rest dem Gesetz der Normalverteilung. Dies würde die Angemessenheit des Modells (seine Funktionsfähigkeit) untergraben. Aber ich bin noch nicht dazu gekommen. Aber ich werde auf jeden Fall diese Untersuchungen durchführen, um dem Modell/den Modellen zu vertrauen.
Sergej, warum ziehen Sie die Normalität der Verteilung als Kriterium heran? Was ist, wenn die Verteilung der Residuen symmetrisch-exponentiell ist, so dass sie die Angemessenheit des Modells nicht mehr in Frage stellt?
Sergej, warum ziehen Sie die Normalität der Verteilung als Kriterium heran? Wenn die Verteilung der Residuen symmetrisch-exponentiell ist, ist dies kein Hinweis auf die Angemessenheit des Modells.
Ich kann jetzt keine genaue Antwort geben, da die Überprüfung der Angemessenheit des Modells eine ernsthafte Studie ist. Ich erinnere mich nur daran, dass bei der Anwendung des Neumann-Pearson-Kriteriums bei der Annäherung einer Kurve durch eine Formel oder ein Polynom die Residuen auf Übereinstimmung mit dem Normalverteilungsgesetz geprüft werden. Wenn sie symmetrisch-exponentiell ist, müssen Sie möglicherweise ein anderes Kriterium verwenden. Aber es kann auch einfacher sein: Wenn TS auf der Grundlage dieses Modells Gewinn abwirft, bedeutet dies, dass es angemessen ist).
Und in Bezug auf die Angemessenheit für jede Zeitreihe können wir ACF zu bauen, ist es in der Regel die Grundlage für die Analyse, so früher in diesem Zweig des Forums gab ich ein Bild von ACF aus dem Modell und ACF von realen Zitaten erhalten, Blick auf ihr Aussehen kann nicht unterschieden werden.
Hier ist eine optimierte Version von FB - eine unnötige Schleife wurde entfernt.