Filtres numériques adaptatifs - page 10
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J'aimerais beaucoup vous aider. Mais malheureusement, je ne peux pas lire le code MQL aussi librement que MathCad où les formules sont écrites comme nous avons l'habitude de les voir dans les livres. La seule chose qui me semble (bien que je n'en sois pas sûr) est d'utiliser un des types de régression, pour rendre les choses plus claires
Il existe une régression linéaire du type y(x)=ax+b. Vous pouvez calculer les coefficients a et b de différentes manières, vous pouvez utiliser l'ANC (qui ne semble pas être utilisé ici), et vous pouvez utiliser la récursion, mais pour le comprendre, vous devez clairement comprendre les cycles (je m'y perds, où, quoi et pourquoi est calculé). Très probablement, il s'agit d'une régression non linéaire, car il y a quelques if() tout en calculant + type d'équation de régression lui-même n'est pas clair, combien de coefficients il y a.
En général, presque tous les indicateurs peuvent être considérés comme des filtres numériques, le MA est un filtre numérique. Le mot adaptation signifie généralement que certains paramètres (coefficients du filtre en boyau) doivent être modifiés en fonction des caractéristiques du signal d'entrée. C'est pourquoi je me réfère tout d'abord aux filtres numériques adaptatifs AMA, FRAMA et similaires (le paramètre de moyennage (n) change en fonction de l'estimation de la variance du processus d'entrée), à presque tous les filtres FFT, ondelettes qui utilisent un traitement à seuil (en essayant de faire correspondre les paramètres TF avec un spectre du signal d'entrée souhaité).
Mais les SATL, FATL ne sont pas adaptatifs, car les coefficients TF ont été calculés une fois lors de la conception pour faire correspondre la réponse transitoire du filtre avec le spectre du signal d'entrée (AFR et IFR), et pendant le fonctionnement ces coefficients ne changent pas. Ce sont les filtres dits appariés. Mais il existe un filtre idéal, ce qu'on appelle en DSP le filtre optimal, sa construction est difficile, mais possible. Pour cela, vous devez connaître les spectres du signal utile et du bruit.
Je ne sais pas si je vous ai aidé ou confondu :-), mais en tout cas bonne chance.
Et moi, Mathemat et quelqu'un d'autre avons vu ce bruit sur les tics. De plus, sur les ticks, il est clair que les points +-1 ont une plus grande probabilité d'inverser le mouvement que de le poursuivre. Malheureusement, cette régularité est à l'intérieur du spread. Et il n'est pas élevé.
Et le fait qu'il soit apparu après le traitement est intéressant.
Vous avez donc une profonde tendance et vous devriez avoir un retour, puisque vous pouvez voir les pips.
Par exemple, un radar (pour les spécialistes :-)) a donné une valeur de portée de 105 et une valeur réelle de 100, et lors de la mesure suivante, 99 au lieu de 101, etc. La distribution de l'erreur est généralement normale. Si le prix entre, par exemple, à 1,2567 - c'est sa vraie valeur, l'erreur est nulle ! De quel type de bruit parlons-nous ?
Pourquoi ne pouvons-nous pas utiliser l'expression "la véritable valeur du prix" ? Vous conviendrez que c'est aussi inaccessible pour nous qu'une valeur de portée réelle pour un radar :). Dans ce cas, il y a vraiment une différence : le "radar" doit "toucher" la valeur réelle de la fourchette, alors que nous devons seulement "toucher" la valeur mesurée du prix. Mais nous pouvons faire l'hypothèse que la valeur réelle du prix est plus adaptée à la prédiction que la valeur mesurée, et cette hypothèse est aussi bonne que toutes les autres, explicites ou implicites, sous-jacentes à tout autre SCM.
Je suis un peu confus. Si les retours sont une série discrète de +-1 pips, alors le mien est plus précis, la sortie du filtre donne une estimation, c'est-à-dire le résultat en fractions de pip.
Lorsqu'on parle de bruit de mesure, on parle de déviation aléatoire des données mesurées par rapport à la valeur réelle de la quantité mesurée, par exemple, un radar (pour les experts :-)) a donné une valeur de 105, alors que la valeur réelle est 100, dans la mesure suivante 99 au lieu de 101, etc. La distribution de l'erreur est généralement normale. Si le prix entre, par exemple, à 1,2567 - c'est sa vraie valeur, l'erreur est nulle ! De quel type de bruit parlons-nous ?
Pourquoi ne pouvons-nous pas fonctionner sur le concept de "valeur réelle du prix" ? Elle nous est aussi inaccessible que la valeur réelle de la portée d'un radar :). Dans ce cas, il y a vraiment une différence : le "radar" doit "toucher" la valeur réelle de la fourchette, alors que nous devons seulement "toucher" la valeur mesurée du prix. Mais nous pouvons émettre l'hypothèse que la valeur réelle du prix est plus adaptée à la prédiction que la valeur mesurée, et cette hypothèse est aussi bonne que toutes les autres, explicites ou implicites, sous-jacentes à tout autre SCM.
Ce n'est pas une hypothèse, c'est un fait. Vous devez prédire la "vraie valeur", si vous prédisez la mesure, alors j'ai exposé le résultat en images ici 'Tick collectors. Optimisation. DDE en VB (VBA)".
Et avant de faire des prédictions, vous devez essayer de mesurer aussi précisément que possible, car les erreurs de prédiction sont directement liées aux erreurs de mesure. C'est pourquoi plus la prévision est éloignée du point de mesure, plus elle est mauvaise (moins précise).
Aussi, "1,2567 est sa vraie valeur, l'erreur est nulle". Ça n'existe pas. Il s'agit d'une mesure de cette "vraie" valeur que personne ne connaît. C'est tout simplement la même chose que de dire que cette maison de courtage particulière connaît le vrai prix. Et tous les autres participants du Forex, qui n'utilisent pas les données de cette société de courtage, peuvent penser l'inverse. Supposons que la deutsch bank à ce moment-là pense que ce prix est de 1,2566. Qui a raison, où est la vérité ?
Prival, la vérité est là où vous travaillez. Si votre courtier a une cotation de 1,2567 et aucune cotation de 1,2566 (de la Deutsche), alors aucun intervalle de confiance ne vous sera utile.
Votre réalité est strictement limitée à votre société de courtage. Vous ne serez autorisé à ouvrir qu'à 1,2567 - même si cette cotation est au-delà de votre intervalle de confiance préféré, méticuleusement construit à partir des données de 100 sociétés de courtage différentes. Et vous ne pouvez pas soulever d'objections à l'encontre de votre société de courtage sous prétexte qu'elle est une pourvoirie, car c'est elle qui définit les règles.
1,2567 est une mesure exacte qui est absolument réelle pour vous (car vous pouvez ouvrir à ce prix).
Prival, la vérité est là où vous travaillez. Si votre courtier a une cotation de 1,2567 et aucune cotation de 1,2566 (de la Deutsche), alors aucun intervalle de confiance ne vous sera utile.
Votre réalité est strictement limitée à votre société de courtage. Vous ne serez autorisé à ouvrir qu'à 1,2567 - même si cette cotation est au-delà de votre intervalle de confiance préféré, méticuleusement construit à partir des données de 100 sociétés de courtage différentes. Et vous ne pouvez pas soulever d'objections à l'encontre de votre société de courtage sous prétexte qu'elle est une pourvoirie, car c'est elle qui définit les règles.
1,2567 est une mesure exacte qui est absolument réelle pour vous (car vous pouvez ouvrir à ce prix).
Je ne sais pas, peut-être que je ne l'explique pas bien. Que je ne puisse ouvrir qu'à 1.2567 en ce moment, je suis tout à fait d'accord. Mais utiliser uniquement ce chiffre pour prédire l'IHMO et supposer qu'il est vrai et précis est un non-sens.
Mais utiliser uniquement ce chiffre pour la prédiction de l'IHMO + supposer qu'il est vrai et précis est un non-sens.
Je n'arrivais pas à comprendre ce qui me tracassait, mais il s'avère que cette phrase. La probabilité que des événements se produisent peut ne pas être égale à un. Je vois, tout dépend du point de vue.