ノイズはどのように測定するのですか? - ページ 5 1234567891011 新しいコメント Yuriy Asaulenko 2016.03.25 11:20 #41 sibirqk:もし、純粋に形式的にこの問題にアプローチするならば、ノイズはデータと何らかの平滑化との差として定義することができる。 その通りです。カーブが最適に作られていれば、ノイズは最小になる。次に、ノイズレベルを測定し、信号がノイズを上回っている箇所を確認する必要があります。先ほど、このスレッドの冒頭で、ノイズの測定に使用した曲線の1つの写真を掲載しました。夕方にはノイズトラックを作り、投稿する予定です。 Uladzimir Izerski 2016.03.25 11:20 #42 sibirqk: これは、隣り合うバーの始値の 差である。 そして、虫眼鏡で見てみると、つまり1mチャートを開いて4時間足を見てみると、どこにも直線軸がなく、分布は地獄に落ちてしまうのです。 sibirqk 2016.03.25 11:27 #43 Владимир: バー・トゥ・バー、その性能という点では、圧倒的な差があるのです。5分足と時間足、ましてや日足と比較することにすら意味がない。 原理的には同じで、5分足でも全く同じイメージを描くことができる。問題は、それをどう使うか?例えば、5分足と周期5本の移動平均の 間にノイズを見つけることができ、その場合、移動平均の最後の値はちょうど2本後ろにずれるので、移動平均の2つの値を外挿するだけで、移動平均からの乖離の戻りを取引できるように思われるでしょう。しかし、予測誤差が大きすぎたり、逆算式で予測した移動平均から算出した将来の価格との誤差が大きかったりと、悲しい結果になりました。 Yuriy Asaulenko 2016.03.25 12:09 #44 lilita bogachkova: あなたは51でではなく、1つのキャンドルでノイズを測定する必要があるため、平滑化1で同じ分析を行う 1本のロウソクでティック単位で測定する必要があります。 Vladimir Suschenko 2016.03.25 14:11 #45 sibirqk:そして、平滑化と終値の差はこのようになり、ことわざのようなノイズとなります。その性格が常に変化していることが目で見てわかるほどです。 スムージングは、実際には周波数フィルターとして機能します。また、この状況でノイズと呼ばれるものは、単に信号の高周波成分(平滑化周期に対して)である可能性があります。 Maxim Romanov 2016.03.25 14:31 #46 Vladimir Suschenko: あなたの平滑化は、実は周波数フィルタなのです。そして、この状況でノイズと呼ばれるものは、単に信号の高周波成分(平滑化期間との関係)かもしれません。 そうです、信号機が必要なんです! Maxim Romanov 2016.03.25 14:35 #47 ある周期、浮遊位相、振幅を持つ正弦波を信号モデルとして取り上げてみるのもよいでしょう。これにシグナルフィルタリングアルゴリズムを 適用し、所定の周期を持つシグナルのみを取引する。しかし、そのようなモデルをどう表現したらいいのかわからない。 Maxim Romanov 2016.03.25 14:36 #48 ノイズが正弦波の振幅より大きい場合は取引せず、ノイズの振幅が小さくなった場合は取引すること Vladimir Suschenko 2016.03.25 15:33 #49 Maxim Romanov: ある周期、浮遊位相、振幅を持つ正弦波を信号モデルとして取り上げてみるのもよいでしょう。これにシグナルフィルタリングアルゴリズムを適用し、所定の周期を持つシグナルのみを取引する。しかし、そのようなモデルをどう表現したらいいのかわからない。 この方法はあまりにも単純で、最初は信号の高い歪みを示唆しています。 より合理的な方法は、信号成分を段階的に決定していくレトロスペクティブな解析である。図式的には次のようになります。- 将来の値動きは、曜日、時間帯、相場状況(上昇・下降トレンド、横ばい)、重要な経済金融ニュースなど、いくつかの要因に影響されると、まず想定されます。モデルの複雑さは、考慮する影響要因の数に依存します。- 値動きの各要因に対する依存性を調べるのだが、これは「価格ベクトル=F{要因(n)}」という形に還元される。価格依存性が認められない要因については、重要性が乏しいと判断し、それ以上の検討は行いません。- 得られた依存関係をグラフにまとめ、実信号に重ね合わせる。得られた差分は、この場合、「ノイズ」となる。 しかし、その本質は「ノイズ」も信号の一部であり、私たちが考慮しない重要な影響因子が存在するというだけで、「ノイズ」の性質や特徴を定義することはできても、予測することはできないのです。 だから、ノイズを測定する意味がわからないんです。しかし、それは私個人の意見であり、私の考え方です。 削除済み 2016.03.25 15:34 #50 質問そのもの - ノイズはどのように測定するのですか?-- は、正しくない、非論理的、間違っている。そもそも、入力は「信号+ノイズ」の混合物であることを理解する必要がある。 もしそうだとしたら、「信号」と「信号+ノイズ」をどう切り分けるか、ということになります。この問題が解決すれば、「ノイズ」を特定することはそれほど難しいことではありません。この問題は、適応制御理論の手法によって解決される。例えば、こんな感じです。上のグラフの赤い線が「信号」です。このような「ノイズ」は不要なのでグラフには記されていないが、分散、つまり信号の伝搬管の帯域幅を計算するために使用されるのである。 1234567891011 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
もし、純粋に形式的にこの問題にアプローチするならば、ノイズはデータと何らかの平滑化との差として定義することができる。
その通りです。カーブが最適に作られていれば、ノイズは最小になる。次に、ノイズレベルを測定し、信号がノイズを上回っている箇所を確認する必要があります。
先ほど、このスレッドの冒頭で、ノイズの測定に使用した曲線の1つの写真を掲載しました。夕方にはノイズトラックを作り、投稿する予定です。
これは、隣り合うバーの始値の 差である。
バー・トゥ・バー、その性能という点では、圧倒的な差があるのです。5分足と時間足、ましてや日足と比較することにすら意味がない。
あなたは51でではなく、1つのキャンドルでノイズを測定する必要があるため、平滑化1で同じ分析を行う
そして、平滑化と終値の差はこのようになり、ことわざのようなノイズとなります。
その性格が常に変化していることが目で見てわかるほどです。
あなたの平滑化は、実は周波数フィルタなのです。そして、この状況でノイズと呼ばれるものは、単に信号の高周波成分(平滑化期間との関係)かもしれません。
ある周期、浮遊位相、振幅を持つ正弦波を信号モデルとして取り上げてみるのもよいでしょう。これにシグナルフィルタリングアルゴリズムを適用し、所定の周期を持つシグナルのみを取引する。
より合理的な方法は、信号成分を段階的に決定していくレトロスペクティブな解析である。図式的には次のようになります。
- 将来の値動きは、曜日、時間帯、相場状況(上昇・下降トレンド、横ばい)、重要な経済金融ニュースなど、いくつかの要因に影響されると、まず想定されます。モデルの複雑さは、考慮する影響要因の数に依存します。
- 値動きの各要因に対する依存性を調べるのだが、これは「価格ベクトル=F{要因(n)}」という形に還元される。価格依存性が認められない要因については、重要性が乏しいと判断し、それ以上の検討は行いません。
- 得られた依存関係をグラフにまとめ、実信号に重ね合わせる。得られた差分は、この場合、「ノイズ」となる。
しかし、その本質は「ノイズ」も信号の一部であり、私たちが考慮しない重要な影響因子が存在するというだけで、「ノイズ」の性質や特徴を定義することはできても、予測することはできないのです。
だから、ノイズを測定する意味がわからないんです。しかし、それは私個人の意見であり、私の考え方です。
質問そのもの - ノイズはどのように測定するのですか?-- は、正しくない、非論理的、間違っている。
そもそも、入力は「信号+ノイズ」の混合物であることを理解する必要がある。
もしそうだとしたら、「信号」と「信号+ノイズ」をどう切り分けるか、ということになります。この問題が解決すれば、「ノイズ」を特定することはそれほど難しいことではありません。
この問題は、適応制御理論の手法によって解決される。
例えば、こんな感じです。
上のグラフの赤い線が「信号」です。このような「ノイズ」は不要なのでグラフには記されていないが、分散、つまり信号の伝搬管の帯域幅を計算するために使用されるのである。