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Si limitamos los armónicos para que se ajusten al gráfico de precios, entonces el gran armónico con un gran periodo puede descomponerse en pequeños armónicos (también limitados por la variación) que forman parte de los grandes y en base a ellos predecir el movimiento del mismo gran armónico, respectivamente dentro de los límites que permiten estas limitaciones.
Cada armónico tiene su duración (es una tendencia). Las ondículas dan los armónicos en coordenadas frecuencia-tiempo. Puedes ver cómo surgen, crecen y mueren estas protuberancias. ¿Quizás sea aquí donde se implemente su idea?Уточняю: гармоники есть всегда, только живут они обычно недолго и вообще время их жизни неопределенно. Нашел гармонику, а она взяла и померла или не померла. Мы какую обсуждаем, ту что померла или ту что не померла?
Estoy completamente de acuerdo con usted. La descomposición armónica para el proceso de cotización no lleva ninguna información. La cuestión no es lo que ha muerto/sobrevivido, la cuestión es que estos armónicos son completamente aleatorios y no tienen ninguna utilidad. Sólo tiene sentido considerar el espectro de potencia, ya que es portador de información.
Estoy escribiendo sobre el DSP. Radio, televisión, localización, etc. Siempre hay una fuente de señales y tenemos un cierto conocimiento a priori de esa señal.
En términos generales, una señal es información y no importa si la fuente es artificial o natural. Encontrará un gran número de señales (exactamente señales) sobre cuyo origen no se sabe nada (radiofísica, astrofísica, geología, física nuclear, biología .................). Hay incluso una sección formal en DSP - "detección de señales", por cierto, los resultados de estos estudios se utilizan con toda seriedad para detectar "señales significativas" en el espacio :o) hay una sección de "señales aleatorias"
hay mucho de eso....
Si el precio es una señal, ¿de qué se trata?
Dice cosas como EURUSD, etc. :о) ¿Así que una señal sobre el estado de la tensión en el enchufe no te confunde, pero una señal como cita es algo extraño?
La secuencia de precios, BP, debería darnos una señal de posición de mercado. Ninguna separación del ruido da una posición en el mercado, no hay algoritmos ni matemáticas para ello. El enfoque clásico consiste en identificar los BPs (obtener algunos parámetros) y habiendo identificado los BPs mediante un algoritmo obtener una posición.
No entiendo muy bien qué significa "posición en el mercado". Si te refieres a la ubicación del proceso de cotización "ahora"/"ayer", entonces toda la información está ahí. si te refieres a las decisiones de negociación, entonces sí, tienes que identificar el proceso, y eso no es tan fácil.
He visto un artículo donde se demuestra que es imposible identificar la tendencia como tal.
No es exactamente así. No voy a discutir ahora, pero volveré un poco más tarde, pero con un argumento :o)
тут один человек вроде как я понял уже построил адаптивный фильтр на основе алгоритма Герцеля еще человек на основе ких если я не ошибаюсь а у каго еще получалось сделать адаптивный фильтр может на основе калмана или еще какие?????
Una vez lo hice basándome en un filtro Wiener óptimo. La señal de referencia para cada "ahora" se derivó de un análisis estadístico de los procesos "relacionados" en la historia. Determinar la "afinidad" resultó ser una tarea no trivial.
Posición en el mercado: dentro, fuera, fuera del mercado. Si se trata de una señal, por ejemplo un cuerpo, es una imagen que puede tener ruido. Si hablamos de una señal en geofísica, se hace un modelo de la señal (depósitos minerales) antes de la BP y luego se intenta encontrarla. Tal y como yo lo veo, la señal en el mercado es una posición.
Estoy completamente de acuerdo con usted. La descomposición armónica para el proceso de cotización no proporciona ninguna información. La cuestión no es lo que ha muerto/sobrevivido, la cuestión es que estos armónicos son completamente aleatorios y no sirven para nada. Sólo tiene sentido considerar el espectro de potencia, ya que es portador de información.
Todo lo que escribí antes se refería al "espectro de densidad de potencia" de Berg.
Я сделал когда то на основе оптимального фильтра Винера. Эталонный сигнал для каждого "сейчас" получал на основе статистического анализа "родственных" процессов в истории. Определить "сродство" - задача оказалась нетривиальная.
¿Ha tratado de identificar la "afinidad" con las redes también? Una especie de tarea de clasificación.