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Ich habe Ihnen doch gesagt, dass es kein Bild gibt! Wenn Sie es sehen, dann brauchen Sie Hilfe :-)
Im Ernst, es ist der übliche rekursive Filter der Form:
y[i]=a*x[i]+b*y[i-1], wobei a=0,1, b=0,9
Es ist zwar äußerst ungünstig, "mobil" zu schreiben, aber ich konnte nicht anders, als zu antworten. Seryoga, wenn Sie mit mysteriösem Signal diesen Quatsch meinen, dann ist es Quatsch im wörtlichen Sinne und hat keinerlei prognostische Eigenschaft. Der Clou der Burg-Methode besteht darin, dass die Kovarianzfunktion von aktuellen Werten und zukünftigen Werten geschätzt wird. Wahrscheinlich ist diese Schätzung auf die Schätzung der Autokorrelation reduziert, die Theorie lässt dies auch zu. Der Rest ist eine Frage der Technik.
Veröffentlichung einer korrigierten Wiener Reihe (zufällig, Brownian-ähnlich)
für TC-Tests. Jetzt ist die Länge 2*10^6, die Autokorrelationsfunktion für die erste Differenzreihe ist links dargestellt (die erste Zählung ist identisch 1 und wird nicht gezeigt). Die Verteilungsfunktion für die Amplituden der ersten Differenz ist auf der rechten Seite dargestellt. Die Verteilung ist absichtlich nicht gaußförmig gewählt, da sie besser mit der in der Realität beobachteten Verteilung von Marktpreisen übereinstimmt.
Neutron
Vielleicht haben Sie es übersehen, es ist kein Gauss, aber es ist auch nicht das, was Sie gewählt haben. Schauen Sie sich meine Forschung an und sehen Sie, ob sie hilft.
Aufbau eines Handelssystems mit digitalen Tiefpassfiltern
Neutron
Vielleicht haben Sie es übersehen, es ist kein Gauss, aber es ist auch nicht das, was Sie gewählt haben. Schauen Sie sich meine Forschung an und sehen Sie, ob sie hilft.
Das ist die zweite Ordnung der Genauigkeit. Vielleicht ist das nicht so wichtig.
Dies ist ein Code zur Ermittlung der ACF der ersten Differenz von BP x in Abhängigkeit von der Schrittweite. Der ACF wird im Intervall von 1 bis zur Zeit aufgetragen.