소음을 측정하는 방법?
문제는 프로그래밍이 아니라 철학적입니다.
노이즈는 신호의 특성을 알 때 측정하는 데 매우 우수하다는 것은 상식입니다. 우리의 경우 잡음이 있을 뿐만 아니라 신호가 있다는 것도 불명확하다.
pipsers에게는 이것이 한 가지이고, 인트라데이 트레이더에게는 또 다른 것이고, 단기 트레이더에게는 세 번째입니다. 그러나 그들은 또한 다른 신호를 포착합니다. 그리고 이러한 범주와 소음의 개념은 매우 다릅니다.
차트를 볼 때 표시기가 없는 것을 볼 수 있습니다. 노이즈는 어디에 있고 신호는 어디에 있습니다. 특히 역사에서. 경험이 많은 사람들은 신호가 노이즈를 초과하는 부분을 실시간으로 이해할 수 있습니다(지금의 거래가 성공할 것이라고 말하는 것은 전혀 아니지만 그러한 결과의 가능성이 더 큼).
나는이 방향으로 뭔가를하려고했습니다. 회귀선, 회귀 곡선 - 동일한 선, 각 지점에서만 도함수가 선과 동일하다고 가정해 보겠습니다. 그리고 소음을 계산하는 것에 관한 것입니다. 그러나 인간의 두뇌는 이 모든 것을 결정합니다. 빠르지는 않더라도 훨씬 더 좋습니다. 그리고 기계가 거래를 시작하기로 결정한 경우 이것이 전혀 필요하지 않은 것처럼 보이며 그 반대의 경우에도 드문 일이 아닙니다. 테스트할 때 나는 일반적으로 차트를 포함하여 대부분의 거래를 살펴보고 때때로 생각합니다. 그가 왜 거기에 도달했는지. 하지만, 예, 나는 그에게 직접 말했습니다. :)
그래서 무언가를 측정하기 전에 우리가 측정하는 것을 공식화하는 것이 좋을 것이라는 아이디어가 떠올랐습니다. 그래프를 볼 때마다 상황에 따라 노이즈에 대한 개념이 적응적으로 바뀌지 않을까 생각합니다. 즉, 직관적으로 여러 옵션을 고려하고 이 특정 순간에 적합한 옵션을 선택합니다. 그리고 우리는 다른 기준에 따라 매번 평균을 냅니다. 머리 속에 여러 줄을 만들고 현재 마음에 드는 줄을 선택합니다.
노이즈가 무엇인지, 노이즈의 특성을 측정한다는 의미에서 노이즈를 처리하는 방법을 주제에서 논의할 것을 제안합니다.
질문의 약간 혼란스러운 진술 ... 이와 관련하여 반대 질문 - 왜 소음을 측정해야합니까? 단순화된 공식에서 유용한 신호로 식별할 수 없는 모든 것은 노이즈입니다. 그런데 왜 측정해야 했는지 명확하지 않습니까?
직업적인 습관. 일반적으로 혼란스러운 것은 보이지 않습니다. 관심 있는 사람이 있으면 토론을 위한 일반적인 단계적 시작입니다. 동시에 누군가가 주제에 관심이 있는지 알아낼 것입니다. 시도는 고문이 아니지만 Lavrenty Pavlovich(c).
시스템(거래 시스템)을 구축할 때 나는 시장에 노이즈와 신호가 존재한다는 개념을 고수합니다. 요컨대, 신호 레벨이 노이즈 레벨을 초과하는 순간에 트랜잭션이 이루어집니다. 이는 동일한 제어 시스템에서 흔히 볼 수 있는 일종의 임계값 장치입니다. 노이즈 측정 및 노이즈와 신호의 구분 기준이 필요한 시스템입니다.
포럼에 비슷한 접근 방식을 사용하는 사람이 있다면 이에 대해 논의해 보십시오.
문제는 프로그래밍이 아니라 철학적입니다.
노이즈는 신호의 특성을 알 때 측정하는 데 매우 우수하다는 것은 상식입니다. 우리의 경우 잡음이 있을 뿐만 아니라 신호가 있다는 것도 불명확하다.
pipsers에게는 이것이 한 가지이고, 인트라데이 트레이더에게는 또 다른 것이고, 단기 트레이더에게는 세 번째입니다. 그러나 그들은 또한 다른 신호를 포착합니다. 그리고 이러한 범주와 소음의 개념은 매우 다릅니다.
차트를 볼 때 표시기 없이 노이즈가 있는 위치와 신호가 있는 위치를 볼 수 있습니다. 특히 역사에서. 경험이 많은 사람들은 신호가 노이즈를 초과하는 지점을 실시간으로 이해할 수 있습니다(지금의 거래가 성공할 것이라는 말은 전혀 아니지만 그러한 결과의 가능성이 더 큽니다).
나는이 방향으로 뭔가를하려고했습니다. 회귀선, 회귀 곡선 - 동일한 선, 각 지점에서만 도함수가 선과 동일하다고 가정해 보겠습니다. 그리고 소음을 계산하는 것에 관한 것입니다. 그러나 인간의 두뇌는 이 모든 것을 결정합니다. 빠르지는 않더라도 훨씬 더 좋습니다. 그리고 기계가 거래를 입력하기로 결정한 경우 이것이 전혀 필요하지 않은 것처럼 보이며 그 반대의 경우도 드문 일이 아닙니다. 테스트할 때 나는 일반적으로 차트를 포함하여 대부분의 거래를 살펴보고 때때로 생각합니다. 그가 왜 거기에 왔는지. 하지만, 예, 나는 그에게 직접 말했습니다. :)
그래서 무언가를 측정하기 전에 우리가 측정하는 것을 공식화하는 것이 좋을 것이라는 아이디어가 떠올랐습니다. 그래프를 볼 때마다 상황에 따라 노이즈에 대한 개념이 적응적으로 바뀌지 않을까 생각합니다. 즉, 직관적으로 여러 옵션을 고려하고 이 특정 순간에 적합한 옵션을 선택합니다. 그리고 우리는 다른 기준에 따라 매번 평균을 냅니다. 우리는 머리 속에 여러 줄을 만들고 현재 마음에 드는 줄을 선택합니다.
노이즈가 무엇인지, 노이즈의 특성을 측정한다는 의미에서 노이즈를 처리하는 방법을 주제에서 논의할 것을 제안합니다.
별로. 사실, 시장에는 소음이 없습니다. 존재하는 유일한 노이즈는 그래프의 시간 샘플링으로 인해 발생하는 샘플링 노이즈입니다. 데이터가 제 시간에 이산화되지 않으면 노이즈가없고 다양한 크기의 움직임이 있음이 분명해집니다. 작은 움직임은 큰 움직임으로 구성되며 모두 비슷합니다.
복잡한 다이내믹 시스템으로서의 시장은 소음을 내지 않을 수 없다. 이 시스템 + 모든 것이 긍정적인 피드백(시장에서 거래자에 대한 정보)으로 덮여 있다는 점을 고려하면 시장의 입력 노이즈도 증가해야 합니다. 시장을 정보 진공(외부 영향, 뉴스 등의 부재)에 배치하면 시스템의 소음이 가장 순수한 형태로 표시됩니다. 플랫(flat)이 시장 소음과 같다고 가정해 봅시다. 또한 이것은 시스템의 출력 신호입니다.
시장 소음은 Wiener 랜덤 프로세스와 같은 랜덤 워크와 유사합니다. 적어도 많은 특성이 동일합니다. 포함하는 자기 유사성.
복잡한 다이내믹 시스템으로서의 시장은 소음을 내지 않을 수 없다. 이 시스템 + 모든 것이 긍정적인 피드백(시장에서 거래자에 대한 정보)으로 덮여 있다는 점을 고려하면 시장의 입력 노이즈도 증가해야 합니다. 시장을 정보 진공(외부 영향, 뉴스 등의 부재)에 배치하면 시스템의 소음이 가장 순수한 형태로 표시됩니다. 플랫(flat)이 시장 소음과 같다고 가정해 봅시다. 또한 이것은 시스템의 출력 신호입니다.
시장 소음은 Wiener 랜덤 프로세스와 같은 랜덤 워크와 유사합니다. 적어도 많은 특성이 동일합니다. 포함하는 자기 유사성.
시장을 진공 상태에 두면 아무도 거래를 하지 않고 소음도 없기 때문에 가격이 멈출 것입니다.
시장은 실제로 긍정적인 피드백으로 덮인 시스템으로 상상할 수 있으며 .... 피드백 매개변수가 안정적이라면 모든 것이 매우 간단할 것입니다. 엄격한 매개변수가 있는 하나의 피드백이 있는 증폭기를 상상해 보세요. 어떤 일이 일어날까요? 자체 여기되고 조화 진동이 발생합니다. 이제 백만 개의 피드백 루프가 있는 증폭기를 상상해 보십시오! 다양한 옵션으로! 더욱이 이것은 항상 백만이 아니라 2백만이 될 수 있고 이제 1000이 될 수 있으며 모든 사람은 다른 특성, 다른 깊이, 다른 지연 시간, 다른 과도 시간 및 모든 것을 가지고 있으며, 이 모든 매개변수는 각각에 대해 시간이 흐르고 있습니다. 개별 연결. 이 경우 고조파 신호는 결코 시장에 나타나지 않습니다.각각의 움직임은 완전히 예측할 수없는 방식으로 강화되거나 약화 될 수 있으므로 실제로는 소음이 없으며 모두 유익한 움직임입니다. 체인 이론이나 신호 이론을 직접 시장에 적용하거나 노이즈를 걸러내는 것은 불가능합니다. 이 노이즈는 또한 서로 다른 참조 간격으로 자체 동기화되는 노이즈로 구성되어 있기 때문입니다.
무선 엔지니어링에서 노이즈를 그렇게 쉽게 필터링하는 이유는 무엇입니까? 강조해야 할 신호를 알고 있기 때문에 신호가 아닌 모든 것은 모두 노이즈입니다. 우리의 신호는 잘 정의된 특성을 가지고 있으며 간접적 또는 직접적 신호로 신호를 계산하는 방법을 알고 있습니다. 시장에서 노이즈 자체는 신호이며 실제로는 노이즈가 없고 신호가 없으며 변동만 있습니다. 필터링할 항목이 없습니다.
약간의 노이즈가 실제로 존재하지만 이것은 양자화 노이즈이며 각 트랜잭션은 유한 정확도의 볼륨으로 이루어집니다. 이 노이즈 때문에 실제로 발생하지만 위에서 쓴 것처럼 이러한 노이즈는 움직임으로 바뀝니다.
시장을 진공 상태에 두면 아무도 거래를 하지 않고 소음도 없기 때문에 가격이 멈출 것입니다.
특정 매개 변수에서만 긍정적 인 피드백은 생성 및 자체 여기로 이어집니다. 엄밀히 말해서 우리는 피드백이 많지 않고 하나뿐입니다. 고양이는 시스템 입력에 들어가지만 입력 필터는 사람마다 다르며 시간이 지남에 따라 변경됩니다. 또한 모든 사람은 여전히 외부 영향, 이러한 영향에 대한 반응의 형태 및 진폭에 대해 서로 다른 필터를 가지고 있습니다. 저는 이 모델을 몇 년 동안 운영해 왔습니다. 대부분 품질면에서.
그래서 소음이 있는지 없는지? 만약 - 시장에서 노이즈 자체가 신호라면, 실상은 노이즈가 없고 신호가 없고 변동만 있을 뿐입니다. 필터링할 항목이 없습니다.
통합된 움직임 이라고 가정해 봅시다. 이것은 소음이 아닙니다. 평균과의 편차는 미미합니다 . 그리고 형식의 동작에 대한 시스템의 응답은 약간의 오버슈트가 있는 대부분의 시스템의 응답과 매우 유사합니다. 그리고 평평한 소음 속에서 떨림 또는 중간(요) 주위를 배회하는 것과 매우 유사하며 아마도 드리프트가 있을 수 있습니다. 이러한 반응은 또한 많은 규제 시스템의 특징입니다.
차트를 볼 때 지표가 없는 것을 볼 수 있습니다. 노이즈는 어디에 있고 신호는 어디에 있습니다. 특히 역사에서.
여쭤봐도 될까요? 그럼 여기서 뭐하세요? 글로벌 금융 시스템을 무너뜨리기 위해 가장 큰 거래소로 향합니다.
여쭤봐도 될까요? 그럼 여기서 뭐하세요? 글로벌 금융 시스템을 무너뜨리기 위해 가장 큰 거래소로 향합니다.
문제는 프로그래밍이 아니라 철학적입니다.
노이즈는 신호의 특성을 알 때 측정하는 데 매우 우수하다는 것은 상식입니다. 우리의 경우 잡음이 있을 뿐만 아니라 신호가 있다는 것도 불명확하다.
pipsers에게는 이것이 한 가지이고, 인트라데이 트레이더에게는 또 다른 것이고, 단기 트레이더에게는 세 번째입니다. 그러나 그들은 또한 다른 신호를 포착합니다. 그리고 이러한 범주와 소음의 개념은 매우 다릅니다.
차트를 볼 때 표시기 없이 노이즈가 있는 위치와 신호가 있는 위치를 볼 수 있습니다. 특히 역사에서. 경험이 많은 사람들은 신호가 노이즈를 초과하는 지점을 실시간으로 이해할 수 있습니다(지금의 거래가 성공할 것이라는 말은 전혀 아니지만 그러한 결과의 가능성이 더 큽니다).
나는이 방향으로 뭔가를하려고했습니다. 회귀선, 회귀 곡선 - 동일한 선, 각 지점에서만 도함수가 선과 동일하다고 가정해 보겠습니다. 그리고 소음을 계산하는 것에 관한 것입니다. 그러나 인간의 두뇌는 이 모든 것을 결정합니다. 빠르지는 않더라도 훨씬 더 좋습니다. 그리고 기계가 거래를 입력하기로 결정한 경우 이것이 전혀 필요하지 않은 것처럼 보이며 그 반대의 경우도 드문 일이 아닙니다. 테스트할 때 나는 일반적으로 차트를 포함하여 대부분의 거래를 살펴보고 때때로 생각합니다. 그가 왜 거기에 왔는지. 하지만, 예, 나는 그에게 직접 말했습니다. :)
그래서 무언가를 측정하기 전에 우리가 측정하는 것을 공식화하는 것이 좋을 것이라는 아이디어가 떠올랐습니다. 그래프를 볼 때마다 상황에 따라 노이즈에 대한 개념이 적응적으로 바뀌지 않을까 생각합니다. 즉, 직관적으로 여러 옵션을 고려하고 이 특정 순간에 적합한 옵션을 선택합니다. 그리고 우리는 다른 기준에 따라 매번 평균을 냅니다. 우리는 머리 속에 여러 줄을 만들고 현재 마음에 드는 줄을 선택합니다.
노이즈가 무엇인지, 노이즈의 특성을 측정한다는 의미에서 노이즈를 처리하는 방법에 대해 토픽에서 논의할 것을 제안합니다.
문제는 프로그래밍이 아니라 철학적입니다.
노이즈는 신호의 특성을 알 때 측정하는 데 매우 우수하다는 것은 상식입니다. 우리의 경우 잡음이 있을 뿐만 아니라 신호가 있다는 것도 불명확하다.
pipsers에게는 이것이 한 가지이고, 인트라데이 트레이더에게는 또 다른 것이고, 단기 트레이더에게는 세 번째입니다. 그러나 그들은 또한 다른 신호를 포착합니다. 그리고 이러한 범주와 소음의 개념은 매우 다릅니다.
차트를 볼 때 표시기 가 없는 것을 볼 수 있습니다. 노이즈는 어디에 있고 신호는 어디에 있습니다. 특히 역사에서. 경험이 많은 사람들은 신호가 노이즈를 초과하는 지점을 실시간으로 이해할 수 있습니다(지금의 거래가 성공할 것이라는 말은 전혀 아니지만 그러한 결과의 가능성이 더 큽니다).
나는이 방향으로 뭔가를하려고했습니다. 회귀선, 회귀 곡선 - 동일한 선, 각 지점에서만 도함수가 선과 동일하다고 가정해 보겠습니다. 그리고 소음을 계산하는 것에 관한 것입니다. 그러나 인간의 두뇌는 이 모든 것을 결정합니다. 빠르지는 않더라도 훨씬 더 좋습니다. 그리고 기계가 거래를 입력하기로 결정한 경우 이것이 전혀 필요하지 않은 것처럼 보이며 그 반대의 경우도 드문 일이 아닙니다. 테스트할 때 나는 일반적으로 차트를 포함하여 대부분의 거래를 살펴보고 때때로 생각합니다. 그가 왜 거기에 왔는지. 하지만, 예, 나는 그에게 직접 말했습니다. :)
그래서 무언가를 측정하기 전에 우리가 측정하는 것을 공식화하는 것이 좋을 것이라는 아이디어가 떠올랐습니다. 그래프를 볼 때마다 상황에 따라 노이즈에 대한 개념이 적응적으로 바뀌지 않을까 생각합니다. 즉, 직관적으로 여러 옵션을 고려하고 이 특정 순간에 적합한 옵션을 선택합니다. 그리고 우리는 다른 기준에 따라 매번 평균을 냅니다. 우리는 머리 속에 여러 줄을 만들고 현재 마음에 드는 줄을 선택합니다.
노이즈가 무엇인지, 노이즈의 특성을 측정한다는 의미에서 노이즈를 처리하는 방법을 주제에서 논의할 것을 제안합니다.