Aus sportlichem Interesse habe ich die adaptive Quotenfilterung aufgenommen
Es ist nicht klar, wo die Eingaben erfolgen sollen.
Lassen Sie mich das kurz erklären (es tut mir leid, ich werde die Details weglassen)
Wir haben einen rekursiven Filter, der durch eine Differenzengleichung, ähnlich der EMA, mit dem Parameter alpha definiert ist. Da es nur einen Parameter gibt, werden wir diesen anpassen. Die Idee: Es soll geprüft werden, ob das Marktverhalten zu einem bestimmten Zeitpunkt einem bestimmten a priori festgelegten Modell entspricht. Es wird ein bestimmter Wert eingeführt und berechnet, den wir der Sicherheit halber "Angemessenheitsquote" (AR) nennen werden. Der Wert kann zwischen 0 und 1 variieren, wobei 1 für vollständige Übereinstimmung" und 0 für vollständige Nichtübereinstimmung" steht. Die weitere Argumentation ist folgende: Wenn KA nahe bei eins liegt, dann darf der Markt nicht zu "genau" beobachtet werden, da er sich im Rahmen unseres Modells vorhersehbar entwickelt. Liegt der KA dagegen nahe bei 0, so ist unserer Meinung nach die Vorhersagbarkeit des Marktverhaltens gesunken und der Preis sollte "sorgfältiger" verfolgt werden. Wir schließen daraus, dass der Parameter alpha eine monotone Funktion von CA sein sollte. Wählen wir die Abhängigkeit (z.B. linear) und fahren wir fort.
Wie aus der Abbildung ersichtlich ist, lassen sich die Trends recht gut verfolgen (wenn auch immer anders) und die unnötigen Schwankungen in der Wohnung ausmerzen. Ich würde gerne die Meinung von jemandem hören, der über persönliche Erfahrungen verfügt, wie erfolgreich dies ist.
Mir ist das auch nicht klar, aber wenn Sie sich mit Technik auskennen, kennen Sie vielleicht das Gefühl - irgendwo an der Ferse gibt es ein deutliches Gefühl, dass es hier etwas gibt, das Sie noch nicht greifen können... Das ist der Grund, warum ich mein Thema anspreche, das tue ich normalerweise nicht.
Dann zeigen Sie eine linear gewichtete,
mich
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Nichts wird neu gezeichnet :)
Hier ist diejenige, die grafisch am nächsten zu sein scheint: linear gewichtet(2):
Sie sehen - der blaue springt in den flachen Bereichen und der rote verhält sich viel ruhiger. Beide liegen im Trend und beide betreffen den Fall
вот из того, что вроде как ближе всего графически: линейно взвешенная(2):
видите - синяя на флетовых участках прыгает, а красная ведет себя гораздо более спокойно. При этом в тренде и там, и там около дела
Ich habe oben gezeigt, dass sich die linear gewichtete 3 sogar besser verhält als Ihre, der Rückstand ist geringer.
Adaptive Filter werden mit einem Spektrum durchgeführt. Zunächst wird das Spektrum erfasst, dann werden drei bis fünf Frequenzen mit der höchsten Leistung ausgewählt und gefiltert.
Aber ich muss sofort sagen, dass es kein besonderes Ergebnis gibt.
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... und mein Gedächtnis ein wenig aufzufrischen, was wir bei DSP erlebt haben. Und ich habe das hier bekommen (ich möchte Ihnen gleich sagen, dass es keine Neuzeichnungen gibt):
Die Frage an diejenigen, die sich intensiv mit diesem Thema befasst haben: Ist das (Diagramm) gut oder nicht?