Filtre FIR avec phase minimale - page 8

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Un filtre est un moyen de lisser les données économiques. Si vous regardez la littérature, les deux filtres les plus utilisés sont Hodrick-Prescott et Kalman. Cependant, il existe un grand nombre de filtres, tous parfaitement conçus et appliqués dans la pratique. Pourquoi une telle limitation de l'application des filtres ? La réponse se trouve dans un domaine complètement différent et n'a rien à voir avec les filtres, les phases ou quoi que ce soit d'autre.

Si un filtre a été appliqué aux données d'entrée, la citation initiale se compose de deux éléments : le résultat du filtrage et une certaine différence entre le signal initial et le résultat filtré. Étant donné qu'en trading (contrairement à la radio électronique), nous sommes toujours intéressés par la prévision, il est tout à fait naturel de se demander : pouvons-nous étendre le résultat du filtrage vers l'avant ? La réponse ne réside pas dans le résultat du filtrage, mais dans le résidu du filtrage (bruit). Si le bruit est stationnaire (mo et dispersion sont approximativement constants), nous pouvons étendre le résultat du filtrage, tandis que la dispersion sera une erreur de cette prédiction. Si le résidu n'est pas stationnaire (il a un motif variable, qui peut être supprimé, et pire, il a une variance variable et souvent très complexe), alors la prédiction n'est pas possible, car la variance concerne le passé et n'a rien à voir avec le futur.

Conclusion : tout discours sur la phase du filtre n'a aucun sens si le filtrage aboutit à un résidu non stationnaire.

 
En d'autres termes, je voulais créer un ensemble de signaux pouvant être utilisés pour découper le spectre de l'histoire en parties égales avec une profondeur de 1024 mesures, par exemple. Mais nous devons aussi prolonger les lignes de ces filtres dans le futur. Pour ce faire, nous devrons étendre les fonctions de poids en prolongeant leurs bords sous la forme d'une oscillation décroissante. Mais ces filtres vont redessiner. La tâche est de poursuivre la réponse du filtre à l'influence de telle sorte qu'il y aurait quelque chose comme une compensation, par exemple, lorsque repeint sur une nouvelle barre, il serait nécessaire de faire le filtre suivant changer sa phase et repeint vers le bas, et ainsi de suite, l'ensemble des filtres ne serait pas la somme repeint mais compenser les uns les autres, au désir d'avoir un reste minimal à la fin, c'est-à-dire, pendant construire comme si la réponse du filtre suivant du précédent compensé repeint de lui. En conséquence, la longueur des caractéristiques de l'impulsion (initialement une cloche en forme de parabole sera d'un triangle pascal (pour les filtres impairs), plus loin les extrémités coupées de ces paraboles nous et continuerons à construire / choisir le paramètre de l'amortissement et la profondeur des filtres cic de différentes périodes de sorte que la somme des modules était minimale) variera, ce qui nécessite la participation (au décalage des filtres) des filtres IIR à une telle manière d'extrapolation. Ou un large ensemble de filtres de ce type. Je vais essayer d'imaginer un exemple plus détaillé et de le décrire plus tard.
 
EconModel:

Un filtre est un moyen de lisser les données économiques. Si vous regardez la littérature, les deux filtres les plus utilisés sont Hodrick-Prescott et Kalman. Cependant, il existe un grand nombre de filtres, tous parfaitement conçus et appliqués dans la pratique. Pourquoi une telle limitation de l'application des filtres ? La réponse se trouve dans un domaine complètement différent et n'a rien à voir avec les filtres, les phases ou quoi que ce soit d'autre.

Si un filtre a été appliqué aux données d'entrée, la citation initiale se compose de deux éléments : le résultat du filtrage et une certaine différence entre le signal initial et le résultat filtré. Étant donné qu'en trading (contrairement à la radio électronique), nous sommes toujours intéressés par la prévision, il est tout à fait naturel de se demander : pouvons-nous étendre le résultat du filtrage vers l'avant ? La réponse ne réside pas dans le résultat du filtrage, mais dans le résidu du filtrage (bruit). Si le bruit est stationnaire (mo et dispersion sont approximativement constants), nous pouvons étendre le résultat du filtrage, tandis que la dispersion sera une erreur de cette prédiction. Si le résidu n'est pas stationnaire (il a un motif variable, qui peut être supprimé, et pire, il a une variance variable et souvent très complexe), alors la prédiction n'est pas possible, car la variance concerne le passé et n'a rien à voir avec le futur.

Conclusion : Tout le discours sur la phase du filtre n'a pas de sens si le filtrage aboutit à un résidu non stationnaire.

Tout est vrai, sauf le bruit ! Ce n'est pas du bruit. Que ce soit juste le résidu. Le résidu est non stationnaire. Mais elle peut être insignifiante pour la prédiction. L'inertie existe pour l'ensemble du spectre.

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Valera (Nik1972), arrêtez d'encombrer le fil de discussion !

 
Zhunko:

Le résidu est instable. Mais cela peut ne pas être essentiel pour une prédiction.


Toujours ? Ou deviendra-t-il significatif lorsqu'il sera débranché ?

Le résidu doit toujours être analysé et modélisé si nécessaire. Il ne faut pas laisser un résidu instable. Il me semble.

 
EconModel:


Toujours ? Ou bien cela deviendra-t-il important avec une coupure d'Internet ?

Le résidu doit toujours être analysé et modélisé si nécessaire. Vous ne pouvez pas laisser un résidu instable. Il me semble.

La prédiction doit être faite sur chaque barre. Le résidu va changer, mais pas beaucoup.

Combien de temps pouvez-vous extrapoler la ligne MA ou MACD dans le futur sans dépasser l'erreur fixée ?

Vous n'êtes pas obligé de répondre. Vous définissez cette erreur et la plage de la prévision. Le TS travaille sur ces données.

Quelle différence cela fait-il que l'Internet soit en panne ou pas ? Mettez des stops techniques, suivez le MM, ne prenez pas trop de risques.

 
Zhunko: Valera (Nik1972), arrêtez d'encombrer le fil de discussion !
Vadim, ce n'est pas encore évident. Mais le style est similaire.
 
Mathemat:
Vadim, ce n'est pas encore évident. Mais le style est similaire.

C'est celui-là !

1. Le style.

2. les erreurs.

3. Et surtout, la dynamique de l'apprentissage. Il lit quelque chose de nouveau quelque part et commence à se parler à lui-même avec un air malin.

 
La prévision n'est pas constante en profondeur, et toutes les méthodes d'extrapolation connues sont basées sur la profondeur statique dans l'extrapolation, et ce paramètre flotte également, en raison du spectre flottant, en construisant un changement accéléré ("flottabilité", redessinabilité, ou autre) du spectre, vous pouvez prévoir son état dans le futur.
 
Nik1972:
La prévision n'est pas constante en profondeur, et toutes les méthodes d'extrapolation connues sont basées sur une profondeur statique pendant l'extrapolation, et ce paramètre flotte également, en raison du spectre flottant, en construisant une accélération du changement ("flottabilité", redrawability, ou ce que vous voulez) du spectre, vous pouvez prédire son état dans le futur.

Alors construisez-le, où est le problème ?
 
Peter_Zabriski:

Oh, Vadim ! Presque philosophique. Je suis presque d'accord. Continuez, s'il vous plaît.

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N'oubliez pas Nyquist. Vous allez offenser le vieil homme...


Vous .....Nyquist... Je vous emmerde et vous demandez conseil. Kotelnikov et son théorème est le plus important + le bon sens.

Z.I. C'est comme ça que j'ai été banni jusqu'en 2022, banni ))). Je suis un vieil homme, je suis offensé. Je ne peux pas passer outre. Le monde entier reconnaît depuis longtemps que le théorème est bien plus important que toute fréquence.

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