¿Cómo se mide el ruido? - página 5

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sibirqk:

Si abordamos la cuestión de manera puramente formal, el ruido puede definirse como la diferencia entre los datos y un cierto suavizado.

Exactamente. Si la curva se construye de forma óptima, el ruido será mínimo. Ahora tienes que medir el nivel de ruido, y ver dónde la señal supera al ruido.

Antes, al principio del hilo, colgué una foto de una de las curvas que utilicé para medir el ruido. Por la noche haré y publicaré la pista de ruido.

 
sibirqk:
Es la diferencia entre los precios de apertura de los bares vecinos.
Y si se mira con lupa, es decir, se abre un gráfico de 1m y se mira el periodo de 4 horas, no se verá un eje recto por ningún lado y la distribución se irá al carajo.
 
Владимир:
De barra a barra, en cuanto a sus prestaciones, la diferencia es enorme. Ni siquiera tiene sentido comparar los 5 minutos con la hora y menos aún con el día.
En principio, no hay ninguna diferencia: se pueden dibujar exactamente las mismas imágenes en barras de 5 minutos; la cuestión es cómo utilizarlas. Por ejemplo, se puede encontrar ruido entre 5 minutos y una media móvil con un periodo de 5, en cuyo caso el último valor de la media móvil se desplazará sólo 2 barras hacia atrás y parece que sólo tenemos que extrapolar dos valores de la media móvil y podemos operar con la rentabilidad de las desviaciones de la media móvil. Pero todo es mucho más triste: el error de predicción resulta ser demasiado grande, así como el error del valor del precio futuro calculado a partir de la media móvil prevista utilizando la fórmula inversa.
 
lilita bogachkova:
Haz el mismo análisis con el suavizado 1, porque tienes que medir el ruido en una vela y no en 51
Hay que medir en una vela por ticks.
 
sibirqk:

Y así es como se ve la diferencia entre el suavizado y los precios de cierre: el proverbial ruido.


Incluso se puede ver a ojo que su carácter está cambiando todo el tiempo.

Su alisado actúa en realidad como un filtro de frecuencia. Y lo que usted llama ruido en esta situación puede ser simplemente un componente de alta frecuencia (en relación con el período de suavizado) de la señal.
 
Vladimir Suschenko:
Su alisado es, de hecho, un filtro de frecuencia. Y lo que usted llama ruido en esta situación puede ser simplemente el componente de alta frecuencia (en relación con el período de suavizado) de la señal.
Así es, ¡necesitas un modelo de señal!
 
Se puede intentar tomar como modelo de señal una onda sinusoidal con un periodo determinado, fase flotante y amplitud. Aplíquele algoritmos de filtrado de señales y negocie sólo la señal con un periodo determinado.
Pero no sé cómo describir ese modelo.
 
No operar si el ruido es mayor que la amplitud de la sinusoide y operar si la amplitud del ruido disminuye
 
Maxim Romanov:
Se puede intentar tomar como modelo de señal una onda sinusoidal con un periodo determinado, fase flotante y amplitud. Aplique algoritmos de filtrado de señales y negocie sólo la señal con un periodo determinado.
Pero no sé cómo describir ese modelo.
Este enfoque es demasiado simplista y sugiere inicialmente altas distorsiones de la señal.
Un enfoque más racional es el análisis retrospectivo con la determinación paso a paso de los componentes de la señal. El esquema es el siguiente
- Inicialmente se supone que el movimiento de los precios en el futuro está influenciado por varios factores, por ejemplo, el día de la semana, la hora del día, el estado del mercado (tendencia al alza/baja, plano), noticias económicas financieras importantes, etc. La complejidad del modelo dependerá del número de factores de influencia que se tengan en cuenta.
- Buscamos la dependencia del movimiento de los precios de cada uno de los factores, que puede reducirse a la forma "Vector de precios=F{Factor(n)}". Los factores, cuya dependencia del precio no se observa, se consideran insignificantes y no se siguen considerando.
- Resumimos las dependencias obtenidas en el gráfico y lo superponemos a la señal real. La diferencia obtenida será "ruido" en nuestro caso.
Pero, en su esencia, ese "ruido" es también una parte de la señal; simplemente, debido a la presencia de factores de influencia significativos no considerados por nosotros, podremos determinar, pero no podemos predecir, ni el carácter del "ruido" ni ninguna de sus características.
Así que no veo el sentido de medir el ruido. Pero esa es mi opinión personal y mi enfoque del tema.
 

La pregunta en sí: ¿cómo se mide el ruido? -- es incorrecto, ilógico, equivocado.

Para empezar, hay que entender que la entrada es una mezcla de "señal+ruido".

Si lo fuera, la pregunta sería: ¿Cómo se separa la "señal" de la "señal+ruido"? Cuando haya resuelto este problema, identificar el "ruido" no será demasiado difícil.

El problema se resuelve con métodos de la teoría de control adaptativo.

Por ejemplo.

La línea roja del gráfico superior es la "señal". El "ruido" como tal no se marca en el gráfico porque no es necesario, pero se utiliza para calcular la dispersión, es decir, el ancho de banda, el tubo de propagación de la señal.

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