FIR-Filter - Seite 10
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Ihr streitet euch über das Falsche, Prival zeigt einen klassischen Ansatz und Sabluk einen praktischen Ansatz. Lassen Sie uns lieber über die Anwendbarkeit von Spektralmethoden auf dem Markt sprechen. Ein Trendmarkt hat eine niedrige Frequenz, ein flacher Markt eine hohe Frequenz. Für den Igel ist das nachvollziehbar, aber inwiefern ist er "viel besser" als die gleichen Waggons? Sie können die Klappen auch lang oder kurz machen, im Prinzip entspricht die Klappe einem Butterworth-Filter erster Ordnung mit Gütefaktor 0,7. In den meisten Anwendungsbereichen ist sie durchaus zufriedenstellend. Es ist auch keine Tatsache, dass eine schnelle Reaktion gut ist, es hängt alles von der TK ab.
Wenn man etwas unverblümt über das nachdenkt, was grasn gesagt hat, gibt es ein wenig Licht am Ende des Tunnels.
Denn MA, Djuric, FIR und andere Filter sind für sich genommen eine Sackgasse. Es ist also ein bisschen schneller, ein bisschen glatter in der Kurve. Aber im Wesentlichen sind sie dasselbe.
Fourier, gibt es keine Sinuskurven.
Wenn Sie jedoch die Wahrscheinlichkeit schneller oder langsamer Veränderungen abschätzen, können Sie darüber nachdenken, wie Sie filtern können.
Denn bevor Sie filtern, sollten Sie wissen, was Sie filtern wollen und was Sie als Ergebnis erhalten werden.
Und dann ist die Verzögerung des Filters nicht so wichtig, weil wir sie kennen und ihre Fähigkeit, die Trendrichtung zu verzerren, abschätzen können.
Ja, ja, ja, ich bin derjenige, der von SYNUS verwirrt ist.
Wenn Sie können, mailen Sie mir: eugene_dvoskin@yahoo.com
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Wenn man etwas unverblümt über das nachdenkt, was grasn gesagt hat, gibt es ein wenig Licht am Ende des Tunnels.
Denn MA, Djuric, FIR und andere Filter sind für sich genommen eine Sackgasse. Es ist also ein bisschen schneller, ein bisschen glatter in der Kurve. Aber im Wesentlichen sind sie dasselbe.
Fourier, gibt es keine Sinuskurven.
Wenn Sie jedoch die Wahrscheinlichkeit schneller oder langsamer Veränderungen abschätzen, können Sie darüber nachdenken, wie Sie filtern können.
Denn bevor Sie filtern, sollten Sie wissen, was Sie filtern wollen und was Sie als Ergebnis erhalten werden.
Und dann ist die Verzögerung des Filters nicht so wichtig, denn wir kennen sie und können ihre Fähigkeit, die Trendrichtung zu verzerren, grob abschätzen.
Ich weiß nicht, wie stumpf man aussehen sollte, aber es scheint mir, dass die einzige Möglichkeit, dieses Feld anzuwenden, die adaptive Filterung ist. Und dabei kommt es auf die richtige Identifizierung des Modells an. Und das ist keine leichte Aufgabe.
Es wird langsam klarer, worum es hier geht. Wenn Sie Zeit haben, kommentieren Sie bitte meine Überlegungen.
Nehmen wir an, wir haben 2000 Balken im Terminal aufgerufen und wollen das "Wellen"-Muster analysieren.
Darf ich sagen, dass ich mit einer Wellenfrequenz F=1/T= 1/(2000*Zeitrahmen_in_Minuten* 60) oder mit einer Periode von 2000 Takten arbeite?
Es hat sich herausgestellt, dass ich das kann.
Was kann dann mit dieser Welle gemacht werden?
Ich nehme sie, stelle sie als Fourier-Reihe dar und sehe, dass diese Welle mit der Periode von 2000 Takten eigentlich aus einer Reihe von Oberwellen besteht.
Jede der Oberschwingungen hat auch eine andere Frequenz/Wellenlänge/Periode und Amplitude.
Mit anderen Worten: Jede Oberwelle ist wiederum eine Welle mit einer Periode, die wiederum in Takten gemessen wird.
Wenn ich für die Filterung eine Bandbreite für Wellen aus dem Frequenzbereich,
sagen wir von 200 bar auf 600 bar, würde das bedeuten? Was?
Die Argumentation scheint richtig zu sein, aber ich verstehe die Frage nicht ganz.
Generell:
1. Sie haben die Grenzfrequenz um den Faktor 3 nach unten verschoben. Und was sich am Ausgang geändert hat, hängt davon ab, was im Spektrum des Eingangssignals war. D.h. in einigen Fällen kann das Ausgangssignal praktisch unverändert sein.
2. Sie haben das Spektrum geschätzt. Sind Sie sicher, dass Sie es richtig gemacht haben? Um das Spektrum eines Signals abschätzen zu können, muss man eine gute Vorstellung von den Eigenschaften des Signals haben. Das ist keine Spitzfindigkeit. Dann können Sie den Fehler einer bestimmten Methode abschätzen. Gerade sonst kann man leicht lustige Bilder bekommen, die nichts mit dem echten Spektrum zu tun haben.
3. wenn Sie meine geniale Arbeit verwenden, gibt es vielleicht irgendwo einen Fehler? Ich bin kein guter Programmierer.
Meines Erachtens ist die einzige Möglichkeit zur Anwendung dieses Feldes die adaptive Filterung. Und dabei kommt es auf die richtige Identifizierung des Modells an.
Soweit ich die Beschreibung von JMA auf der Website von Afftar verstanden habe, funktioniert dieser Filter bis zum Modell der Cauchy-Verteilung gut. Und diese Verteilung hat, wie wir wissen, nicht nur das zweite, sondern sogar das erste Moment (d.h. m.o.).
Djuric sagt sogar, dass derjenige, der den Filter vorstellt, der bei Daten, die einer Cauchy-Verteilung unterliegen, besser funktioniert, einen Geldpreis erhalten wird.
Seryoga, ist es das, was Sie mit korrekter Modellidentifizierung meinen?
Die Argumentation scheint richtig zu sein, aber ich verstehe die Frage nicht ganz.
Generell:
1. Sie haben die Grenzfrequenz um den Faktor 3 nach unten verschoben. Was sich am Ausgang geändert hat, hängt davon ab, was im Spektrum des Eingangssignals war. D.h. in einigen Fällen kann das Ausgangssignal praktisch unverändert sein.
2. Sie haben das Spektrum geschätzt. Sind Sie sicher, dass Sie es richtig gemacht haben? Um das Spektrum eines Signals abschätzen zu können, muss man eine gute Vorstellung von den Eigenschaften des Signals haben. Das ist keine Spitzfindigkeit. Dann können Sie den Fehler einer bestimmten Methode abschätzen. Gerade sonst kann man leicht lustige Bilder bekommen, die nichts mit dem echten Spektrum zu tun haben.
3. wenn Sie mein geniales Werk verwenden, ist vielleicht irgendwo ein Fehler drin? Ich bin kein guter Programmierer.
Das Programm ist gut, zieht eine gute Linie, es ist schwer, eine MA zu finden, die eine solche Linie zieht.
Ich spreche noch nicht über das Programm. Lassen Sie es mich noch einmal in meiner einfachen Sprache versuchen.
Nehmen wir an, das Spektrum der von mir erwähnten Welle hat eine Periode von 2000 Takten, zusätzlich zu allen anderen Oberwellen,
es gibt eine Oberschwingung mit einer Periode von, sagen wir, 50.
(Ich kann es mir physikalisch nicht vorstellen und stelle es mir nur als Element der Fourier-Reihe für diese Welle mit einer Periode von 2000 Takten vor,
obwohl ich intuitiv verstehe, dass eine solche Harmonie eine Art von feinem Rasseln ist, das verworfen werden sollte).
Nehmen wir weiter an, dass ein idealer Filter eingerichtet wird, der das gesamte Spektrum der besagten 2000 bar Wellenlänge zum Ausgang durchlässt,
Mit Ausnahme dieser einen Harmonischen, die vollkommen unterdrückt wird.
Nun die Frage, die die "Physik" des Filterbetriebs betrifft.
So wie ich es sehe, findet der Filter mit Hilfe verschiedener Methoden und Techniken in der Eingangswelle eine Periode von 2000 Takten
alle möglichen Kombinationen von 50 aufeinanderfolgenden Takten und was macht es mit ihnen?
Das Programm ist in Ordnung, zieht eine gute Linie, es ist schwer, eine MA zu finden, die eine solche Linie zieht.
Ich spreche noch nicht über das Programm. Lassen Sie es mich noch einmal in meiner einfachen Sprache versuchen.
Nehmen wir an, das Spektrum der von mir erwähnten Welle hat eine Periode von 2000 Takten, zusätzlich zu allen anderen Oberwellen,
eine Oberschwingung mit einer Periode von, sagen wir, 50.
(Ich kann es mir physikalisch nicht vorstellen und stelle es mir nur als Element der Fourier-Reihe für diese Welle mit einer Periode von 2000 Takten vor,
obwohl ich intuitiv verstehe, dass eine solche Oberschwingung eine Art von feinem Rasseln ist, das ich loswerden sollte).
Nehmen wir weiter an, dass ein idealer Filter so eingestellt ist, dass er das gesamte Spektrum der besagten 2000-bar-Wellenlänge zum Ausgang durchlässt,
mit Ausnahme dieser einen Harmonischen, die sie perfekt unterdrückt.
Nun eine Frage, die die "Physik" der Funktionsweise des Filters betrifft.
Nach meinem Verständnis findet der Filter mit Hilfe verschiedener Methoden und Techniken in der Eingangswelle mit einer Periode von 2000 Takten
alle möglichen Kombinationen von 50 aufeinanderfolgenden Balken und was macht es mit ihnen?
Sie werden es erst verstehen, wenn Sie sich mit dem Fourier-Theorem vertraut gemacht haben. Sie können nicht einfach einsteigen. Man muss ein bisschen was lernen.
Ich weiß nicht, wie stumpf man aussehen sollte, aber es scheint mir, dass die einzige Möglichkeit, dieses Feld anzuwenden, die adaptive Filterung ist. Und dabei kommt es auf die richtige Identifizierung des Modells an. Und das ist keine leichte Aufgabe.
Das ist genau mein Punkt. Und dieser Weg scheint in selbstanpassenden Netzen zu liegen, wie dem, von dem Neutron in seinem Thread spricht.
zur Mathematik
Серега, ты на это намекаешь, говоря о корректной идентификации модели?
Alexej, siehe die private Nachricht.
an FION.
Das ist es, was ich damit sagen will. Und es sieht so aus, als ob dieser Weg zu einem selbstabstimmenden Gitter führt, wie das, von dem Neutron in seinem Thread spricht.
"Schura, kein Diebstahl - nur Raub!!!" (oder so ähnlich, ich erinnere mich nicht mehr wörtlich). Sie werden es nicht glauben, aber Perceptrons sind mehrschichtig und "the like" sind die gleichen Filter. Ich bin zwar kein Experte, aber ich finde die Anwendung von selbstorganisierenden stochastischen Kontrollsystemen und der Filtertheorie (insbesondere den adaptiven Teil) verlockender. Es handelt sich um zwei große und verwandte Theorien, die im Übrigen für BP ausführlicher und praktischer sind als für NS. Natürlich gibt es Feinheiten und ich bin überhaupt nicht gegen NS, außerdem benutze ich so etwas. Wie auch immer, wir werden sehen.
Das Programm ist in Ordnung, zieht eine gute Linie, es ist schwer, eine MA zu finden, die eine solche Linie zieht.
Ich spreche noch nicht über das Programm.
Für https://www.mql5.com/ru/users/begemot61
Und nun zum Programm.
Ich habe heute herausgefunden, dass die Indikatorlinie überzeichnet ist.
Es ist klar, dass es irgendwo hier drin ist:
int start()
{
int Grenze, i;
int counted_bars=IndicatorCounted(); //Anzahl der gezählten Balken
if(Balken<=(FilterLength+1)) return(0); //nicht genug Balken für Berechnungen
if(gezählte Balken < 0) return (0); //eror Schutz
if(counted_bars > 0) counted_bars--;
limit=Balken-gezählt_balken-1;
for (i = limit;i>=0;i--) // Zyklus für nicht berechnete Balken
{
FilterBuffer1[i] = FilterResponse(i); // Wert des 0-Puffers am i-ten Takt
}
zurück(0);
}
----------------------------
Es stellt sich heraus, dass das Programm nicht nur das i-te Pufferelement ändert, sondern auch die bereits von .... erzeugten Elemente.