記事"ラグのないデジタルフィルターの作成"についてのディスカッション

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本稿はストリームデータにおいて有用な信号（トレンド）を判断する方法の一つについて説明します。マーケットクオートに対して適用される小規模なフィルタリング（平滑化）テストが最終バーで再作成されないノンラギングデジタルフィルタ（インディケータ）作成の可能性を示しています。

クラスタフィルター

クラスタフィルターは初期シーケンスを近似化するデジタルフィルタです。クラスタフィルターをクラスタインディケータと混同してはいけません。

クラスタフィルターは非定常時系列をリアルタイムで、すなわちストリームデータを分析するとき便利です。それは、既知の時系列値を平滑化するためで はなく、リアルタイムで受け取る出来る限り平滑化された新規データを取得するためにこういったフィルターに主に関心が集まることを意味します。

多様な分解法や希望周期のフィルターと異なり、クラスタフィルターはコンポジションや初期シーケンスの近似化のためにさらに分析される初期系列の可 能な値のファンを形成します。入力シーケンスは分析対象というよりは規準のような役割をします。主な分析対象は受け取ったデータを処理したあと、フィル ターセットによって計算される値です。

図1　シンプルなクラスタフィルター図

一般的なケースでは、クラスタに含まれるフィルターはすべて独自の特性を持ち、その他とはまったく関連性がありません。こういったフィルターは、初 期の非定常時系列の個別の性質を説明する各自の定常時系列の分析用にカスタマイズされることがあります。もっともシンプルな場合、初期非定常系列がパラ メータを変更するとフィルターは『切り替え』を行います。このためクラスタフィルターは特性のリアルタイムの変化を追跡します。

作者: Konstantin Gruzdev