Adaptive digitale Filter - Seite 23

 
bliznec1986 писал(а) >>
Wenn wir die Oberschwingungen so begrenzen, dass sie in das Preisdiagramm passen, kann die große Oberschwingung mit einer großen Periode in kleine Oberschwingungen zerlegt werden (die ebenfalls durch die Schwankung begrenzt sind), die Teil der großen Oberschwingungen sind und auf ihrer Grundlage die Bewegung derselben großen Oberschwingung vorhersagen, jeweils innerhalb der Grenzen, die diese Begrenzungen erlauben.


Jede Oberschwingung hat ihre Lebensdauer (sie ist ein Trend). Die Wavelets geben die Oberschwingungen in Frequenz-Zeit-Koordinaten wieder. Sie können sehen, wie diese Beulen entstehen, wachsen und absterben. Vielleicht wird hier Ihre Idee umgesetzt?
 
Wenn man eine gewöhnliche Sinuswelle mit einer bestimmten Frequenz nimmt und dieselbe Sinuswelle mit einer Frequenz von 2 oder mehr Mal weniger nimmt, kann diese erste Sinuswelle wiederhergestellt werden und so weiter mit einer Sinuswelle mit einer Frequenz von 2 Mal weniger
 
faa1947 >>:


Уточняю: гармоники есть всегда, только живут они обычно недолго и вообще время их жизни неопределенно. Нашел гармонику, а она взяла и померла или не померла. Мы какую обсуждаем, ту что померла или ту что не померла?

Ich stimme mit Ihnen völlig überein. Die harmonische Zerlegung für den Quotierungsprozess enthält keine Informationen. Es geht nicht darum, was gestorben ist oder überlebt hat, sondern darum, dass diese Oberschwingungen völlig zufällig sind und keinen Nutzen haben. Es macht nur Sinn, das Leistungsspektrum zu betrachten, denn es trägt Informationen.

Ich schreibe über DSP. Radio, Fernsehen, Standort usw. Es gibt immer eine Signalquelle, und wir haben ein bestimmtes a priori Wissen über dieses Signal.

Im Allgemeinen ist ein Signal eine Information, und es spielt keine Rolle, ob die Quelle künstlich oder natürlich ist. Es gibt eine Vielzahl von Signalen (genau genommen Signale), über deren Ursprung nichts bekannt ist (Radiophysik, Astrophysik, Geologie, Kernphysik, Biologie .................). Es gibt sogar einen formalen Abschnitt in DSP - "Signaldetektion", die Ergebnisse dieser Studien werden übrigens allen Ernstes genutzt, um "sinnvolle Signale" im Weltraum zu entdecken :o) es gibt einen Abschnitt über "zufällige Signale".

es gibt eine Menge davon....

Wenn der Preis ein Signal ist, worum handelt es sich dann?

Dort stehen Dinge wie EURUSD usw. :о) Ein Signal über den Zustand der Spannung in der Steckdose verwirrt Sie also nicht, aber ein Signal als Zitat ist etwas Seltsames?

Die Preisfolge, BP, sollte uns ein Signal für die Marktposition geben. Keine Trennung von Lärm ergibt eine Marktposition, es gibt keine Algorithmen, keine Mathematik dafür. Der klassische Ansatz besteht darin, BPs zu identifizieren (einige Parameter zu erhalten) und nach der Identifizierung der BPs durch einen Algorithmus eine Position zu ermitteln.

Ich verstehe nicht wirklich, was "Marktposition" bedeutet. Wenn Sie den Ort des "Jetzt"/"Gestern"-Prozesses meinen, dann sind alle Informationen vorhanden. Wenn Sie Handelsentscheidungen meinen, dann ja, dann müssen Sie den Prozess identifizieren, und das ist nicht so einfach.

Ich habe einen Artikel gesehen, in dem nachgewiesen wird, dass es unmöglich ist, den Trend als solchen zu erkennen.

Das ist nicht ganz so. Ich werde mich jetzt nicht streiten, sondern etwas später wiederkommen, dann aber mit einem Argument :o)

 
vielleicht gibt es einige Oszillatoren, die eine Sinuswelle aus dem Preis bilden können (mit zumindest der Möglichkeit, die Parameter (Frequenz, Amplitude (obwohl die Amplitude nicht so wichtig ist) und Periode) manuell zu ändern
 
Soweit ich weiß, hat eine Person hier bereits einen adaptiven Filter auf der Grundlage von Hertzls Algorithmus gebaut, eine andere Person auf der Grundlage von Kikes, wenn ich mich nicht irre, und wem es sonst noch gelungen ist, einen adaptiven Filter zu bauen, vielleicht auf der Grundlage von Kalman oder einem anderen?????
 
bliznec1986 >>:
тут один человек вроде как я понял уже построил адаптивный фильтр на основе алгоритма Герцеля еще человек на основе ких если я не ошибаюсь а у каго еще получалось сделать адаптивный фильтр может на основе калмана или еще какие?????

Ich habe das einmal auf der Grundlage eines optimalen Wiener Filters gemacht. Das Referenzsignal für jedes "Jetzt" wurde aus einer statistischen Analyse von "verwandten" Prozessen in der Geschichte abgeleitet. Die Bestimmung der "Affinität" erwies sich als eine nicht triviale Aufgabe.

 
können Sie sich ansehen
 
Farnsworth писал(а) >>


Position auf dem Markt - rein, raus, raus aus dem Markt. Handelt es sich um ein Signal, z. B. einen Körper, ist es ein Bild, das verrauscht sein kann. Wenn es sich um ein Signal in der Geophysik handelt, wird vor der BP ein Modell des Signals (Mineralvorkommen) erstellt und dann versucht, es zu finden. So wie ich es sehe, ist das Signal auf dem Markt eine Position.

 
Farnsworth писал(а) >>

Ich stimme mit Ihnen völlig überein. Die harmonische Zersetzung für den Quotierungsprozess liefert keine Informationen. Es geht nicht darum, was gestorben/überlebt hat, sondern darum, dass diese Oberschwingungen völlig zufällig sind und keinen Nutzen haben. Es macht nur Sinn, das Leistungsspektrum zu betrachten, denn es ist Träger von Informationen.

Alles, was ich zuvor geschrieben habe, bezog sich auf das "Leistungsdichtespektrum" von Berg.

 
Farnsworth >>:

Я сделал когда то на основе оптимального фильтра Винера. Эталонный сигнал для каждого "сейчас" получал на основе статистического анализа "родственных" процессов в истории. Определить "сродство" - задача оказалась нетривиальная.

Haben Sie versucht, die "Affinität" auch bei den Netzen zu ermitteln? Eine Art Klassifizierungsaufgabe.