Filtro FIR con fase minima - pagina 5
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costruire un banco di filtri passa-banda link al lavoro dell'autore:
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art7_i17.pdf
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art4_i18.pdf
descritto in modo sufficientemente dettagliato con esempi di possibile utilizzo, tutto sembrava molto logico, ma l'autore stesso, come ora penso, ha un po' sbagliato senza dire una parola sul ritardo, perché se nel filtro a frequenza più bassa la frequenza centrale del filtro è dell'ordine di 1/MN1 allora il ritardo anche in pochi campioni sarà molto grande, quindi penso che determinare quando si sceglie un filtro dovrebbe essere il ritardo minimo
Il ritardo non c'entra niente. Prendete un banco di filtri passa banda con un ritardo e tracciate la quotazione del prezzo per la somma delle uscite di questi filtri. Tutto dovrebbe funzionare senza spostamenti artificiali sull'asse del tempo. La cosa principale è che i filtri dovrebbero sovrapporsi come descritto da Vadim. In realtà, quest'area della matematica della decomposizione del segnale è ben studiata e chiamata Discrete Wavelet Transform. Comincia a leggerlo qui e poi passa attraverso i libri:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%82-%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5
costruire un banco di filtri passa-banda link al lavoro dell'autore:
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art7_i17.pdf
https://www.mql4.com/go?http://belisa.org.by/pdf/Publ/Art4_i18.pdf
È descritto in dettaglio con esempi di possibile utilizzo, tutto sembrava molto logico, ma l'autore stesso, come penso ora, ha un po' mentito senza dire una parola sul ritardo, perché se nel filtro a frequenza più bassa la frequenza centrale del filtro è circa 1/MN1 allora il ritardo anche in diversi campioni sarà molto grande, quindi penso che a determinare la scelta del filtro dovrebbe essere il ritardo minimo
Non hai risposto alla domanda. Cosa farete con i filtri?
Ho assunto nel mio lavoro che qualsiasi linea liscia può essere estrapolata con una distorsione minima nel modo più primitivo su piccole distanze. Cioè, il problema si riduce ad ottenere un insieme di linee lisce e sinusoidali dopo la decomposizione. Poi, estrapolateli nel futuro e impilateli lì. Domanda... Cosa c'entra la fase? È compensato. Non importa la fase e il ritardo.
Questo lavoro è ancora incompleto.
======================
Risolvere questo problema abbastanza velocemente con i filtri FIR richiederebbe migliaia di computer come il vostro.
Il ritardo non c'entra niente. Prendete un banco di filtri passa-banda con ritardo e distribuite la quotazione sulla somma delle uscite di questi filtri. Tutto dovrebbe funzionare senza spostamenti artificiali sull'asse del tempo. La cosa principale è che i filtri dovrebbero sovrapporsi come descritto da Vadim. In realtà, quest'area della matematica della decomposizione del segnale è ben studiata e chiamata Discrete Wavelet Transform. Comincia a leggerlo qui e poi passa attraverso i libri:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%94%D0%B8%D1%81%D0%BA%D1%80%D0%B5%D1%82%D0%BD%D0%BE%D0%B5_%D0%B2%D0%B5%D0%B9%D0%B2%D0%BB%D0%B5%D1%82-%D0%BF%D1%80%D0%B5%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D0%B5
Grazie, ci darò un'occhiata.
Non hai risposto alla domanda. Cosa farete con i filtri?
Ho assunto nel mio lavoro che qualsiasi linea liscia può essere estrapolata con una distorsione minima nel modo più primitivo su piccole distanze. Cioè, il problema si riduce ad ottenere un insieme di linee lisce e sinusoidali dopo la decomposizione. Poi, estrapolateli nel futuro e impilateli lì. Domanda... Cosa c'entra la fase? È compensato. Non importa la fase e il ritardo.
Questo lavoro è ancora incompleto.
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Risolvere questo problema abbastanza velocemente con i filtri FIR richiederebbe migliaia di computer come il vostro.
Grazie, darò un'occhiata.
Mi piace cercare i modelli, cioè diciamo che la disposizione reciproca delle linee di decomposizione ora corrisponde a quella che è stata osservata molte volte prima e il prezzo da questa posizione è spesso aumentato, agiamo di conseguenza, per quanto riguarda l'uso di uno o un altro tipo di filtri nel tuo problema, penso che nessuno lo sappia meglio di te.
Qualche mese fa ho creato una rete neurale a singolo strato con scomposizioni di una quotazione di prezzo come input, come F2, F4, F8, ... F512, dove F sta per l'uscita di un filtro e il numero per il suo periodo. Cioè il prezzo è stato filtrato da un derivato binario di 9 filtri come descritto nei vostri articoli citati. Ho addestrato la rete con il tester genetico integrato. Ma non ha avuto successo. La rete memorizza gli schemi passati e scende lentamente su uno in avanti. Secondo la mia opinione personale, il trading basato su questi filtri è lo stesso del trading basato sui MACD. Gli IACD da soli non sono sufficienti per determinare i punti di ingresso. È necessario prendere in considerazione tutte le altre informazioni contenute in una quotazione: la storia del movimento dei prezzi, i livelli di supporto e resistenza, la volatilità, l'ora del giorno, il giorno della settimana, ecc. È molto difficile dare tutte queste informazioni alle voci della rete. Perciò dobbiamo cercare i modelli con i nostri occhi e semplificarli. Invece di un banco di 9 filtri, potresti aver bisogno solo di 2-3 filtri e dimenticare la decomposizione in quanto tale.
Si può, naturalmente, fare in un altro modo. Decomponi il prezzo precisamente in N filtri lisci e, invece di identificare i modelli, estrapola ognuno di questi filtri nel futuro e vedi come la loro somma (prezzo) si comporta come suggerisce Vadim. Ma io non credo in questo. Giudicate voi stessi: non conosciamo il prezzo futuro e può salire o scendere con uguale probabilità. Con questi due diversi risultati ci dovrebbero essere due diverse estrapolazioni dei prezzi passati. Giusto? Ma quando Vadim parla di estrapolazione, intende un'estrapolazione per ogni filtro, non diverse. Questo crea un paradosso. Per descrivere futuri diversi, ci devono essere estrapolazioni diverse. Ma ne scegliamo solo uno. Perché pensiamo che questa particolare opzione di estrapolazione sia corretta?
Qualche mese fa ho creato una rete neurale monostrato con scomposizioni di una quotazione di prezzo come input, come F2, F4, F8, ... F512, dove F sta per l'uscita di un filtro e il numero per il suo periodo. Cioè il prezzo è stato filtrato da un derivato binario di 9 filtri come descritto nei vostri articoli citati. Ho addestrato la rete con il tester genetico integrato. Ma non ha avuto successo. La rete memorizza gli schemi passati e scende lentamente su uno in avanti. Secondo la mia opinione personale, il trading basato su questi filtri è lo stesso del trading basato sui MACD. Gli IACD da soli non sono sufficienti per determinare i punti di ingresso. È necessario prendere in considerazione tutte le altre informazioni contenute in una quotazione: la storia del movimento dei prezzi, i livelli di supporto e resistenza, la volatilità, l'ora del giorno, il giorno della settimana, ecc. È molto difficile dare tutte queste informazioni alle voci della rete. Perciò dobbiamo cercare i modelli con i nostri occhi e semplificarli. Invece di un banco di 9 filtri, potresti aver bisogno solo di 2-3 filtri e dimenticare la decomposizione in quanto tale.
Si può, naturalmente, fare in un altro modo. Decomponi il prezzo precisamente in N filtri lisci e, invece di identificare i modelli, estrapola ognuno di questi filtri nel futuro e vedi come la loro somma (prezzo) si comporta come suggerisce Vadim. Ma io non credo in questo. Giudicate voi stessi: non conosciamo il prezzo futuro e può salire o scendere con uguale probabilità. Con questi due diversi risultati ci dovrebbero essere due diverse estrapolazioni dei prezzi passati. Giusto? Ma quando Vadim parla di estrapolazione, intende un'estrapolazione per ogni filtro, non diverse. Questo crea un paradosso. Per descrivere futuri diversi, ci devono essere estrapolazioni diverse. E ne scegliamo solo uno. Perché pensiamo che questa particolare opzione di estrapolazione sia corretta?
L'idea di scomporre un problema nelle sue componenti è universale nella scienza ed è ampiamente utilizzata.
Per questa idea c'è un vincolo ben noto chiamato "reversibilità" senza il quale la decomposizione non può essere riconosciuta come tale - è la somma delle parti in cui il problema è decomposto deve dare quel problema. Nel caso delle armoniche, questo significa che la somma delle armoniche in cui il quoziente è decomposto deve dare il quoziente originale.
Per quanto mi ricordo Fourier. Qualsiasi segnale può essere rappresentato con assoluta precisione se il numero di armoniche è uguale al numero di osservazioni. Questa è la condizione per la reversibilità. Altrimenti c'è qualche errore nella rappresentazione del segnale originale. Nel DSP non ha molta importanza perché lì il segnale viene estratto e il rumore viene eliminato.
In un cotier non c'è segnale. Ed è generalmente accettato che l'analisi del residuo dalla decomposizione del quoziente originale è importante. È il residuo che detta la previsione futura, non l'insieme delle curve lisce che abbiamo estratto dal quoziente.
non richiedono alcuno sforzo mentale .....
Potremmo, naturalmente, farlo in modo diverso. Ottenere una decomposizione precisa del prezzo in N filtri lisci e, invece di identificare i modelli, estrapolare ciascuno di questi filtri nel futuro e vedere come la loro somma (prezzo) si comporta come suggerisce Vadim. Ma io non credo in questo. Giudicate voi stessi: non conosciamo il prezzo futuro e può salire o scendere con uguale probabilità. Con questi due diversi risultati ci dovrebbero essere due diverse estrapolazioni dei prezzi passati. Giusto? Ma quando Vadim parla di estrapolazione, intende un'estrapolazione per ogni filtro, non diverse. Questo crea un paradosso. Per descrivere futuri diversi, ci devono essere estrapolazioni diverse. Ma ne scegliamo solo uno. Perché pensiamo che questa particolare opzione di estrapolazione sia corretta?
L'idea di scomporre un problema nelle sue componenti è universale nella scienza ed è ampiamente utilizzata.
Per questa idea c'è un vincolo ben noto, chiamato "reversibilità", senza il quale la decomposizione non può essere riconosciuta come tale - è la somma delle parti in cui è scomposto il problema deve dare quel problema. Nel caso delle armoniche, questo significa che la somma delle armoniche in cui il quoziente è decomposto deve dare il quoziente originale.
Per quanto mi ricordo Fourier. Qualsiasi segnale può essere rappresentato con assoluta precisione se il numero di armoniche è uguale al numero di osservazioni. Questa è la condizione per la reversibilità. Altrimenti c'è qualche errore nella rappresentazione del segnale originale. Nel DSP non ha molta importanza perché lì il segnale viene estratto e il rumore viene eliminato.
In un cotier non c'è segnale. Ed è generalmente accettato che l'analisi del residuo dalla decomposizione del quoziente originale è importante. È il residuo che detta la previsione futura, non l'insieme delle curve lisce che abbiamo estratto dal quoziente.
Uno non contraddice l'altro. Ho la serie originale restaurata.
Quest'ultimo punto è molto vero per l'estrapolazione. L'estrapolazione stessa, anche se molto accurata, non è assoluta. Se consideriamo che ci sono molte linee di questo tipo (forse diverse decine di migliaia), l'errore accumulato influenzerà anche la previsione. Quindi, Vladimir, non c'è nessun paradosso.
Ho tirato fuori matcad e questo è quello che ho ottenuto dopo aver applicato l'algoritmo:
era LPF è diventato LPF
FF è ora FF.
Il risultato dell'applicazione dei filtri originali su p4
il risultato dei filtri modificati qui sotto è semplicemente la somma del segnale dalle uscite dei filtri (linea rossa) senza alcuno spostamento
Grazie a tutti il topic può essere chiuso