Diálogo del autor. Alexander Smirnov. - página 4
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Aquí tienes un modelo un poco idiota, Prival: si consideras los rendimientos (incrementos de la señal), la señal es cero, el ruido es un proceso aleatorio con una f.d.p. del tipo de la distribución Cauchy y una FCA, que conoces empíricamente. No hay errores de medición ni de cuantificación. Por supuesto, el precio como resultado de la integración saltará en torno a la remuneración esperada, porque las colas son muy gruesas y dependientes.
El modelo es extremadamente rígido, incluso más duro que el mercado, quizás. Pero si su filtro funciona en un modelo así, funcionará en cualquier parte.
Un filtro muy chulo que se ajusta a tu descripción es el de multiplicar por 0. Si la señal es cero. :-). Funciona en cualquier lugar si se entiende que la extracción de la señal funciona.
LeoV
La pregunta es un poco más profunda. Para responder que 1 indicador es más adaptable que otro. Hay que saber a qué debe adaptarse.
Se adapta, por supuesto, a la tendencia. Cuanto más "grande y fuerte" sea la tendencia, más largo será el periodo de JMA. Y eso, según entiendo, es correcto... .
Traduce los conceptos (tendencia, más grande, más fuerte) al lenguaje de los números. Entonces puedes calcular y comparar = decir que este indicador es mejor que el otro.
Prival, en el movimiento browniano, los incrementos tienen una expectativa de cero.
Lo sé. Y si la señal es 0. Y la tarea de la TF es aislar la señal, entonces la salida de la TF óptima debe ser 0.
No es un concepto, pero un indicador de tendencia, escribí sobre él por encima (probablemente no leyó cuidadosamente) - el indicador ADX o un abogado tiene un indicador CFB o .... bueno hay muchos de ellos.....
No es un concepto, pero un indicador de tendencia, escribí sobre él por encima (probablemente no leer cuidadosamente) - el indicador ADX o, en jurik, el indicador CFB o .... bueno hay muchos de ellos.....
No, lo estoy leyendo con atención. Sólo trato de aclararte cómo lo veo yo. Esa es la cuestión, esa es tu última frase .... Bueno, hay un montón de ellos .... ¿Dónde está el verdadero? ¿La mejor, la más adaptable, la que mejor resalta la tendencia? El que tiene la propiedad bajó, bajo (drawdown=0), subió, y volvió a subir y de nuevo drawdown =0 y así hasta el infinito. Y no funciona retroactivamente como un zigzag, sino en el momento t=0. (al revés se puede construir mejor que un zigzag)
Entiéndase si decidimos qué es una señal útil que tenemos que filtrar=seleccionar=limpiar del ruido. Tenemos que conocer la señal y todos sus componentes + el ruido y sus parámetros.
Supongamos que
1. La señal es una ecuación de una línea recta (movimiento direccional = tendencia), mucha gente ya ha hecho tal TF y lo ha escrito en MQL4, está disponible y es de libre acceso.
2. Si se trata de una mezcla de movimientos oscilatorios (sinusoides), es otra TF
3. si es una mezcla de línea recta y movimientos oscilatorios, es la 3ª TF, etc.
Si se define lo que es la señal, entonces
Este es un problema de síntesis estándar, hay entrada -> mezcla de señal + ruido, es necesario hacer (sintetizar TF) en la salida de la cual por algún criterio (mejor bayesiano) se selecciona la señal. Para plantear correctamente el problema de síntesis necesitamos una descripción matemática de la entrada.
Si para tomar fotos que Djuric cita como prueba de que su TF es mejor, más adaptable a la mezcla de seno y pulso rectangular(http://www.jurikres.com/catalog/ms_ama.htm#top),
Estas señales se utilizan en los trabajos de laboratorio de cualquier escuela normal de radioingeniería. Y hay matemáticas y teoría sobre cómo filtrarlas de forma óptima durante mucho tiempo.
A las matemáticas
Los rendimientos matan la tendencia, eso es lo que podemos ganar. Tiene una función delta ACF que no se puede predecir. Es sólo ruido que hay que filtrar. Lo que quede será esa señal limpia que necesitamos, algo que podamos aprovechar.
S.U. Me he convertido en un mal profesor, no puedo explicar todo en un lenguaje sencillo y accesible, para que quede claro de qué estoy hablando :-(
Ehhhhhhh.... si hubiera sabido que estaría viviendo en Sochi....)))))))) Yo uso CFB - y estoy contento con él. Aunque está lejos de ser perfecto.... al igual que el ADX....
Sí, de nada.
He echado un vistazo rápido al artículo. Estoy seguro de que no entendí al autor.
En el lugar donde se habla de la aparición del retardo de grupo (GD) cuando se utiliza un algoritmo de antialiasing, el autor ofrece una receta para "deshacerse" de este último mediante una ejecución inversa ... ¿Es una broma? Se sabe que para los sistemas casuales (que trabajan en el extremo derecho de BP), GZ es inevitable en principio. Pero, por supuesto, si BP está definido y pensamos trabajar con él en medio de una fila (no en el borde derecho), podemos, como aconseja el autor, deshacernos del desfase volviendo a promediar con los mismos parámetros en sentido inverso. Pero el autor no menciona que, al utilizar un algoritmo de promediación de este tipo, inevitablemente veremos un rediseño en la última barra. ¿Lo ha olvidado o no lo sabe? ¿O qué más?
Esta es una cita del artículo:
"Así, con la propuesta anterior podemos compensar parcialmente el desfase de m/2 (el primer inconveniente de la media deslizante tradicional). Y el segundo efecto negativo se elimina ... Y el tercero, y el cuarto. ...
El uso del algoritmo de promediación propuesto también reduce significativamente la distorsión de frecuencia lineal... "
¡Neutrón, gracias! Alexander, ¿es correcto el algoritmo de Easy Language?
El algoritmo en Lenguaje Fácil es correcto, pero el programador que lo implementó no tiene experiencia en trabajar en este lenguaje. El criterio de la verdad es la práctica. Este algoritmo, independientemente del tamaño de la ventana de promediación, proporciona un retraso de 1 bar en el producto de promediación.