Teoría de los flujos aleatorios y FOREX - página 31
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La cuestión es la siguiente: si hubiera dicho eso, antes todos habríais pensado que Prival estaba loco. Quiero que todos lleguen a las mismas conclusiones que yo, es una lógica simple que explica muchas cosas.
Voy a presionar con preguntas.
Al fin y al cabo, la frecuencia de muestreo está relacionada con el periodo de muestreo mediante la fórmula Fdisk=1/delta_t. Delta_t no es más que el periodo de los datos (en términos matemáticos "tick lag"). Pregúntale tick lags es el valor sl. (siempre que el tipo de ley de distribución no sea importante). Si el matemático dice que SÍ, entonces responde que la frecuencia de muestreo también será una variable aleatoria?
Segundo. Como experto en DSP.
Trate de imaginar que el instrumento (que mide el precio de MT4) tiene el teorema de Kotelnikov cumplido. Y dime cómo sería un hueco. Por ejemplo, un hueco del viernes al lunes (y luego extenderlo a un hueco durante un comunicado de prensa).
Tened en cuenta que llegaréis a estas conclusiones, es sólo que yo os estoy empujando a todos a ellas.
La cosa se pone aún más interesante :-)
P.D. Sobre el tema, sobre el tema...
P.P.S. Prival, SÍ, se trata de un s.p. muy inestable. ¿Con qué vas a rellenar las muestras que faltan si quieres llegar a una tasa de muestreo única? ¿O va a modelar el cambio de frecuencia?
P.P.S. Prival, SÍ, se trata de un s.p. muy inestable. ¿Con qué vas a rellenar las muestras que faltan si quieres llegar a una tasa de muestreo única? ¿O va a modelar el cambio de frecuencia?
a Prival
En la parte de "hardware", así como en la de DSP propiamente dicha, soy autodidacta y ningún experto...
Siempre me ha parecido que la frecuencia de muestreo, en términos sencillos, es el número de mediciones por unidad de tiempo, por algún dispositivo complicado. En general, está controlada por el operador/diseñador y se elige en función de la calidad requerida de la digitalización de la señal de SALIDA.
La frecuencia de muestreo debe ser el doble de la componente de frecuencia más alta de la SALIDA, es decir
Fd>2*fmax >>>> Todo lo demás es, por lo general, una mierda.
En mi estúpida mente - esto NO explica la brecha y todo lo demás, incluyendo el mundo no gobierna de ninguna manera. Y el hecho de que la fmax sea aleatoria no es gran cosa, ya se entiende y tampoco ayuda en nada.
PD: La fórmula Fdisk=1/delta_t, está ligeramente mal interpretada. "Delta_t" no es el periodo de llegada sino el periodo de muestreo, y son cosas muy diferentes (!!!). En otras palabras, la señal original se sustituye por un entramado de la forma x(n*T). es decir, se definen los momentos de muestreo de los datos, no la llegada de los mismos
a Prival
PD: La fórmula Fdisk=1/delta_t, es un poco incorrecta. "Delta_t" no es un periodo de llegada de datos, sino un periodo de muestreo, y son cosas muy diferentes (!!!). En otras palabras, la señal original se sustituye por una señal reticular de la forma x(n*T), es decir, se definen los momentos de muestreo de datos, no la llegada de datos
Me considero un experto en DSP, por un experimento, para que entiendas de qué estoy hablando. Dibuja una onda sinusoidal y haz 2 cuentas por período. Por el teorema de Kotelnikov se puede reconstruir esta onda sinusoidal. Ahora imagina que no conoces la frecuencia de muestreo (=periodo=intervalo entre muestras). Intenta reconstruir una onda sinusoidal simple.
P.D. En un mercado muerto podremos recuperar, a grandes rasgos, sólo la constante, y durante las noticias fuertes incluso algunos de los armónicos de alta frecuencia. El mercado determina lo que podemos hacer.
P.P.S. El problema es diferente. El teorema de Kotelnikov dice que una señal continua en las condiciones adecuadas es recuperable mediante la fórmula
Todo está a punto para un delta_t constante. En caso de no estacionariedad extrema de esta cantidad, ¿cómo modificar la fórmula para que reconstruya de forma óptima la señal?
Y otra cosa: aunque tengamos muestras perfectas (ticks) con retardo constante de 1 s en cualquier momento del día, no podemos reconstruir ondas sinusoidales con periodo inferior a 2 s en principio. ¿Qué hacer en las noticias fuertes cuando hay una alta fracción de datos de alta frecuencia? Nuestra función reconstruida tendrá una frecuencia demasiado baja en tales condiciones e inevitablemente se retrasará.
P.P.S. Prival, SÍ, se trata de un s.p. muy inestable. ¿Con qué vas a rellenar las muestras que faltan si quieres llegar a una tasa de muestreo única? ¿O va a modelar el cambio de frecuencia?
Me considero un experto en DSP, por un experimento, para que entiendas de qué estoy hablando. Dibuja una onda sinusoidal y haz 2 cuentas por período. Por el teorema de Kotelnikov se puede reconstruir esta onda sinusoidal. Ahora imagina que no conoces la frecuencia de muestreo (=periodo=intervalo entre muestras). Intenta reconstruir una onda sinusoidal simple.
Por privado, soy autodidacta en DSP y nunca lo he ocultado. Puede parecer ridículo, pero entiendo la frecuencia de Nyquist, la tasa de muestreo y muchas otras cosas útiles. :о)) Y también entiendo que no gobierna el mundo, no explica el mercado y la brecha en particular. Creo que se está exagerando un poco, probablemente desde un gran conocimiento.
Me considero un especialista en DSP, por un experimento, para que entiendas de qué estoy hablando. Dibuja una onda sinusoidal y haz 2 cuentas por período. Por el teorema de Kotelnikov se puede reconstruir esta onda sinusoidal. Ahora imagina que no conoces la frecuencia de muestreo (=periodo=intervalo entre muestras). Intenta reconstruir una onda sinusoidal simple.
Por privado, soy autodidacta en DSP y nunca lo he ocultado. Puede parecer ridículo, pero entiendo la frecuencia de Nyquist, la tasa de muestreo y muchas otras cosas útiles. :о)) Y también entiendo que no gobierna el mundo, no explica el mercado y la brecha en particular. Creo que te has excedido un poco, evidentemente desde un gran conocimiento.
Estoy de acuerdo. No hay un número perfecto. Y probablemente no lo habrá.