Teoria del flusso casuale e FOREX - pagina 31
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Candido grasn
Ecco il punto: se avessi detto questo, prima avreste tutti pensato che Prival era semplicemente pazzo. Voglio che tutti voi arriviate alle mie stesse conclusioni, la semplice logica spiega molte cose.
Spingerò con le domande.
Dopo tutto, la frequenza di campionamento è legata al periodo di campionamento dalla formula Fdisk=1/delta_t. Delta_t non è altro che il periodo dei dati (in termini matematici "tick lag"). Chiedetegli tick lags è il valore sl. (sempre che il tipo di legge di distribuzione non sia importante). Se il matematico dice SI, allora rispondete che anche la frequenza di campionamento sarà una variabile casuale?
Secondo. Come esperto in DSP.
Provate a immaginare che lo strumento (che misura il prezzo MT4) abbia il teorema di Kotelnikov soddisfatto. E ditemi come sarebbe uno scarto. Per esempio un gap da venerdì a lunedì (e poi estenderlo a un gap durante un comunicato stampa).
Notate che arriverete a queste conclusioni, è solo che io vi sto spingendo tutti ad esse.
Diventa ancora più interessante :-)
P.S. In tema, in tema...
P.P.S. Prival, SI, questo è un s.p. altamente instabile. Con che cosa riempirai i campioni mancanti se vuoi arrivare a una frequenza di campionamento unica? O si modella il cambio di frequenza?
P.P.S. Prival, SI, questo è un s.p. altamente instabile. Con cosa riempirai i campioni mancanti se vuoi arrivare a una frequenza di campionamento unica? O si modella il cambio di frequenza?
a Prival
Nella parte "hardware", così come nel DSP stesso, sono autodidatta e non sono esperto...
Mi è sempre sembrato che la frequenza di campionamento, in termini semplici, sia il numero di misurazioni per unità di tempo, da parte di qualche dispositivo ingannevole. In generale, è controllata dall'operatore/progettista e viene scelta in base alla qualità richiesta della digitalizzazione del segnale di OUTPUT.
La frequenza di campionamento dovrebbe essere il doppio della componente di frequenza più alta dell'OUTPUT, cioè
Fd>2*fmax >>>> Tutto il resto è, nel complesso, una stronzata.
Nella mia stupida mente - questo NON spiega il divario e tutto il resto, compreso il mondo non governa in alcun modo. E il fatto che l'fmax sarà casuale non è un grosso problema, è già compreso e inoltre non aiuta in alcun modo.
PS: la formula Fdisk=1/delta_t, è interpretata in modo leggermente errato. "Delta_t" non è il periodo di ingresso dei dati, è il periodo di campionamento, e queste sono cose ben diverse (!!!). In altre parole, il segnale originale è sostituito da un reticolo della forma x(n*T). cioè sono definiti i momenti della misurazione dei dati, non l'ingresso dei dati
a Prival
PS: La formula Fdisk=1/delta_t, è un po' scorretta. "Delta_t" non è un periodo di arrivo dei dati, ma un periodo di campionamento, e sono cose ben diverse (!!!). In altre parole, il segnale originale è sostituito da un segnale reticolare della forma x(n*T). cioè sono definiti i momenti del campionamento dei dati, non l'arrivo dei dati
Mi considero un esperto di DSP, per un esperimento, in modo da farvi capire di cosa sto parlando. Disegna una sinusoide e fai 2 conteggi per periodo. Per il teorema di Kotelnikov questa sinusoide può essere ricostruita. Ora immaginate di non conoscere la frequenza di campionamento (=periodo=intervallo tra i campioni). Prova a ricostruire una semplice onda sinusoidale.
P.S. In un mercato morto saremo in grado di recuperare, grosso modo, solo la costante, e durante i rilasci di notizie forti anche alcune delle armoniche ad alta frequenza. Il mercato determina ciò che possiamo fare.
P.P.S. Il problema è diverso. Il teorema di Kotelnikov dice che un segnale continuo nelle giuste condizioni è recuperabile con la formula:
Tutto è perfetto per il delta_t costante. In condizioni di estrema non stazionarietà di questa quantità - come modificare la formula in modo che ricostruisca in modo ottimale il segnale?
E un'altra cosa: anche se abbiamo campioni perfetti (tick) con un ritardo costante di 1 s in qualsiasi momento della giornata, non possiamo ricostruire sinusoidi con periodo inferiore a 2 s in linea di principio. Cosa fare con le notizie forti quando c'è un'alta frazione di dati ad alta frequenza? La nostra funzione ricostruita sarà troppo a bassa frequenza in tali condizioni e sarà inevitabilmente in ritardo.
P.P.S. Prival, SI, questo è un s.p. altamente instabile. Con cosa riempirai i campioni mancanti se vuoi arrivare a una frequenza di campionamento unica? O si modella il cambio di frequenza?
Mi considero un esperto di DSP, per un esperimento, in modo da farvi capire di cosa sto parlando. Disegna una sinusoide e fai 2 conteggi per periodo. Per il teorema di Kotelnikov questa sinusoide può essere ricostruita. Ora immaginate di non conoscere la frequenza di campionamento (=periodo=intervallo tra i campioni). Prova a ricostruire una semplice onda sinusoidale.
Inprivato, sono autodidatta in DSP e non l'ho mai nascosto. Può sembrare ridicolo, ma capisco la frequenza di Nyquist, la frequenza di campionamento e molte altre cose utili. :о)) E capisco anche che non governa il mondo, non spiega il mercato e il divario in particolare. Credo che tu stia esagerando un po', probabilmente per grande conoscenza.
Mi considero uno specialista di DSP, per un esperimento, in modo da farvi capire di cosa sto parlando. Disegna una sinusoide e fai 2 conteggi per periodo. Per il teorema di Kotelnikov questa sinusoide può essere ricostruita. Ora immaginate di non conoscere la frequenza di campionamento (=periodo=intervallo tra i campioni). Prova a ricostruire una semplice onda sinusoidale.
Inprivato, sono autodidatta in DSP e non l'ho mai nascosto. Può sembrare ridicolo, ma capisco la frequenza di Nyquist, la frequenza di campionamento e molte altre cose utili. :о)) E capisco anche che non governa il mondo, non spiega il mercato e il divario in particolare. Credo che tu stia esagerando un po', probabilmente per grande conoscenza.
Sono d'accordo. Non esiste un numero perfetto. E probabilmente non ci sarà.