Filtro FIR con fase minima - pagina 8

 

Un filtro è un modo per smussare i dati economici. Se guardate la letteratura, i due filtri più utilizzati sono Hodrick-Prescott e Kalman. Tuttavia, ci sono moltissimi filtri, tutti perfettamente progettati e applicati nella pratica. Perché questa limitazione nell'applicazione dei filtri? La risposta si trova in un'area completamente diversa e non ha nulla a che fare con filtri, fasi o altro.

Se un filtro è stato applicato ai dati di ingresso, la quota iniziale è costituita da due componenti: il risultato del filtraggio e una certa differenza tra il segnale iniziale e il risultato filtrato. Dato che nel trading (a differenza dell'elettronica radio) siamo sempre interessati alla previsione, è abbastanza naturale chiedersi: possiamo estendere il risultato del filtraggio in avanti? La risposta non sta nel risultato del filtraggio, ma nel residuo del filtraggio (rumore). Se il rumore è stazionario (mo e dispersione sono approssimativamente costanti), possiamo estendere il risultato del filtraggio, mentre la dispersione sarà un errore di questa previsione. Se il residuo non è stazionario (ha mo variabile, che può essere rimosso, e peggio ha varianza variabile e spesso molto intricata), allora la previsione non è possibile, perché la varianza riguarda il passato e non ha nulla a che fare con il futuro.

Conclusione: tutti i discorsi sulla fase del filtro non hanno senso se il filtraggio risulta in un residuo non stazionario.

 
In altre parole, volevo fare un insieme di spunti che potessero essere usati per tagliare lo spettro della storia in parti uguali con una profondità ad esempio di 1024 battute. Ma poi dobbiamo anche estendere le linee di questi filtri nel futuro. A questo scopo dovremo estendere le funzioni di peso estendendo i loro bordi sotto forma di oscillazione decadente. Ma tali filtri ridisegneranno. Il compito è quello di continuare la risposta del filtro all'influenza in modo tale che ci sarebbe qualcosa come una compensazione, ad esempio quando si ridipinge su una nuova barra, sarebbe necessario far cambiare la fase al filtro successivo e ridipingere verso il basso, e così via, l'insieme dei filtri non si sommerebbe ridipinto ma si compenserebbe a vicenda, al desiderio di avere un minimo resto alla fine, cioè, durante la costruzione come se la risposta del filtro seguente da quello precedente compensasse ridipinto da esso. Di conseguenza la lunghezza delle caratteristiche dell'impulso (inizialmente una campana nella forma di una parabola sarà da un triangolo pascal (per i filtri dispari), più avanti le estremità tagliate di queste parabole continueremo a costruire/scegliere il parametro di smorzamento e la profondità dei filtri cic di periodi differenti così, che la somma dei moduli era minima.) varierà, che richiede la partecipazione (allo spostamento dei filtri) dei filtri IIR a tale modo di estrapolazione. O un ampio insieme di tali filtri. Cercherò di pensare a un esempio più dettagliato e lo descriverò più tardi.
 
EconModel:

Un filtro è un modo per smussare i dati economici. Se guardate la letteratura, i due filtri più utilizzati sono Hodrick-Prescott e Kalman. Tuttavia, ci sono moltissimi filtri, tutti perfettamente progettati e applicati nella pratica. Perché questa limitazione nell'applicazione dei filtri? La risposta si trova in un'area completamente diversa e non ha nulla a che fare con filtri, fasi o altro.

Se un filtro è stato applicato ai dati di ingresso, la quota iniziale è costituita da due componenti: il risultato del filtraggio e una certa differenza tra il segnale iniziale e il risultato filtrato. Dato che nel trading (a differenza dell'elettronica radio) siamo sempre interessati alla previsione, è abbastanza naturale chiedersi: possiamo estendere il risultato del filtraggio in avanti? La risposta non sta nel risultato del filtraggio, ma nel residuo del filtraggio (rumore). Se il rumore è stazionario (mo e dispersione sono approssimativamente costanti), possiamo estendere il risultato del filtraggio, mentre la dispersione sarà un errore di questa previsione. Se il residuo non è stazionario (ha mo variabile, che può essere rimosso, e peggio ha varianza variabile e spesso molto intricata), allora la previsione non è possibile, perché la varianza riguarda il passato e non ha nulla a che fare con il futuro.

Conclusione: tutti i discorsi sulla fase del filtro non hanno senso se il filtraggio risulta in un residuo non stazionario.

Tutto vero, tranne il rumore! Non è un rumore. Lascia che sia solo il residuo. Il residuo non è stazionario. Ma può essere insignificante per la previsione. L'inerzia esiste per tutto lo spettro.

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Valera (Nik1972), smetti di ingombrare il thread!

 
Zhunko:

Il residuo è instabile. Ma potrebbe non essere essenziale per una previsione.


Sempre? O diventerà significativo quando sarà scollegato?

Il residuo dovrebbe sempre essere analizzato e modellato se necessario. un residuo instabile non dovrebbe essere lasciato. Mi sembra.

 
EconModel:


Sempre? O diventerà significativo con un'interruzione di internet?

Il residuo dovrebbe sempre essere analizzato e modellato se necessario. non si può lasciare un residuo instabile. Mi sembra.

La previsione dovrebbe essere fatta su ogni barra. Il residuo cambierà, ma non molto.

Per quanto tempo si può estrapolare la linea MA o MACD nel futuro senza superare l'errore impostato?

Non sei obbligato a rispondere. Voi impostate questo errore e l'intervallo della previsione. Il TS lavora su questi dati.

Che differenza fa se Internet è giù o no? Metti degli stop tecnici, segui la MM, non rischiare troppo.

 
Zhunko: Valera (Nik1972), smettila di ingombrare il thread!
Vadim, non è ancora ovvio. Ma lo stile è simile.
 
Mathemat:
Vadim, non è ancora ovvio. Ma lo stile è simile.

Questo è quello giusto!

1. Stile.

2. Errori.

3. La cosa più importante è la dinamica dell'apprendimento. Legge qualcosa di nuovo da qualche parte e comincia a parlare da solo con uno sguardo da sapientone.

 
La previsione non è costante in profondità, e tutti i metodi di estrapolazione conosciuti si basano sulla profondità statica in estrapolazione, e anche questo parametro galleggia, a causa dello spettro fluttuante, costruendo un cambiamento accelerato ("fluttuabilità", ridisegnabilità, o qualsiasi altra cosa) dello spettro, è possibile prevedere il suo stato nel futuro.
 
Nik1972:
La previsione non è costante in profondità, e tutti i metodi di estrapolazione conosciuti si basano sulla profondità statica durante l'estrapolazione, e anche questo parametro galleggia, a causa dello spettro galleggiante, costruendo un'accelerazione del cambiamento ("galleggiamento", ridisegnabilità, o quello che volete) dello spettro, potete prevedere il suo stato nel futuro.

Allora costruiscilo, qual è il problema?
 
Peter_Zabriski:

Oh, Vadim! Quasi filosofico. Sono quasi d'accordo. Continuate, per favore.

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Non dimenticare Nyquist. Offenderai il vecchio...


Tu .....Nyquist... Fottiti e chiedi consiglio. Kotelnikov e il suo teorema è il più importante + senso comune.

Z.I. È così che sono stato bannato fino al 2022, bannato ))). Sono un vecchio, sono offeso. Non riesco a superarlo. Tutto il mondo ha riconosciuto da tempo che il teorema è molto più importante di qualsiasi frequenza.