Comment mesurez-vous le bruit ? - page 9
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Il est dommage que le sujet du bruit ait été détourné.
Le bruit peut être détecté à l'avance sur une certaine plage de temps avec une forte probabilité. Il n'y a rien d'inhabituel à cela.
Observer, identifier un modèle et le transformer en code de programme.
Si vous le voulez bien, un exemple. Vous pouvez le mettre en mots.
le bruit dans le sujet porte bien son nom, il peut être mesuré par le nombre de "bruiteurs".
J'ai promis de poster une photo de la trace de bruit sur la photo de l'indicateur sur le fil de 2 pages ce soir.
Bruit en points.
Je dois dire que le résultat est un peu inattendu pour moi. Je m'attendais à quelque chose de différent.
Le bruit ne dépasse pas 30 points. Il est tout à fait possible de travailler avec elle.
Bien sûr, il ne peut pas être utilisé sur les PV, mais depuis 1H il peut être essayé. S'il se comporte de la même manière sur des horizons temporels plus larges et s'il n'est pas tourné vers l'avenir, il est possible, à première vue, d'en extraire un spread et demi à deux spreads d'espérance par transaction. Cela ne semble pas être beaucoup, mais 40 à 60 points d'écart à quatre chiffres, c'est très bien.
Votre lissage est en fait un filtre de fréquence. Et ce que vous appelez bruit dans cette situation peut simplement être une composante haute fréquence (par rapport à la période de lissage) du signal.
Il s'agit d'une approche simplifiée à l'extrême qui suppose par nature une distorsion élevée du signal.
Une approche plus rationnelle est l'analyse rétrospective, avec une détermination étape par étape des composantes du signal. Schématiquement, cela ressemble à ceci :
- On part du principe que l'évolution future des prix est influencée par plusieurs facteurs, par exemple le jour de la semaine, l'heure de la journée, l'état du marché (tendance à la hausse/à la baisse, stagnation), les nouvelles économiques et financières importantes, etc. La complexité du modèle dépendra du nombre de facteurs d'influence pris en compte.
- Nous recherchons la dépendance de l'évolution des prix par rapport à chacun des facteurs, qui peut être réduite à la forme "Vecteur de prix=F{Facteur(n)}". Les facteurs dont la dépendance du prix n'est pas observée sont considérés comme non significatifs et ne sont pas examinés plus avant.
- Nous résumons les dépendances obtenues dans le graphique et les superposons au signal réel. La différence obtenue sera du "bruit" dans notre cas.
Mais dans son essence, ce "bruit" est aussi une partie du signal ; simplement en raison de la présence de facteurs d'influence significatifs non pris en compte par nous, nous pourrons déterminer mais ne pourrons pas prédire le caractère du "bruit" ni aucune de ses caractéristiques.
Je ne vois donc pas l'intérêt de mesurer le bruit. Mais c'est mon opinion personnelle et mon approche de cette question.
La question elle-même - comment mesurer le bruit ? -- est incorrect, illogique, erroné.
La première chose à comprendre est que l'entrée est un mélange "signal+bruit".
Pourquoi est-ce incorrect, illogique, erroné ? Si vous avez réussi à séparer le bruit du mélange "signal+bruit", il vous suffit de compter la dispersion, si elle est légitime, et voilà - le bruit est mesuré !
Oleg avtomat:
Comment séparer le "signal" du mélange "signal+bruit" ? Pour résoudre ce problème, l'identification du "bruit" ne devrait pas être trop difficile.
Ce problème est résolu par les méthodes de la théorie du contrôle adaptatif.
C'est joli, mais ce n'est pas pratique - ce que vous proposez dans le langage de l'économétrie - d'isoler la tendance, la composante saisonnière, cyclique, puis d'analyser les résidus, généralement par des méthodes autorégressives. En forex, jusqu'à présent, peu de personnes ont réussi.
Pourquoi est-ce incorrect, illogique, mauvais ? Si vous parvenez à séparer le bruit du mélange "signal+bruit", comptez alors la variance, si elle est valable, et voilà - le bruit est mesuré !
Il est clair que le bruit doit être extrait avant d'être mesuré, mais j'ai des doutes sur l'efficacité des méthodes de la théorie du contrôle adaptatif dans l'analyse du bruit d'échange.