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É uma pena que o tema do ruído tenha sido desviado.
O ruído pode ser detectado antecipadamente em um determinado intervalo de tempo com uma alta probabilidade. Não há nada de anormal nisso.
Observar, identificar um padrão e processá-lo em código de programa.
Se você não se importa, um exemplo. Você pode colocá-lo em palavras.
o barulho dentro do tema claramente corresponde ao seu nome, pode ser medido pelo número de "ruidosos".
Prometeu afixar uma foto da trilha sonora sobre a foto indicadora na linha de 2 páginas esta noite.
Ruído em pontos.
Devo dizer que o resultado é um pouco inesperado para mim. Eu tinha esperado algo diferente.
O ruído não ultrapassa 30 pontos. É bem possível trabalhar com ele.
É claro que não pode ser usado em PVs, mas desde 1H pode ser tentado. Se ele se comportar da mesma forma em prazos maiores e se não estiver olhando para o futuro, à primeira vista, é possível sugar de um e meio a dois spreads de expectativa por comércio. Não parece ser muito, mas 40-60 pontos de quatro dígitos de dispersão é muito bom.
Seu alisamento é, de fato, um filtro de freqüência. E o que você chama de ruído nesta situação pode ser simplesmente um componente de alta freqüência (em relação ao período de suavização) do sinal.
Esta é uma abordagem simplificada que assume inerentemente uma alta distorção do sinal.
Uma abordagem mais racional é a análise retrospectiva, com uma determinação passo a passo dos componentes do sinal. Esquematicamente, é o que parece:
- Presume-se inicialmente que o movimento de preços no futuro seja influenciado por vários fatores, por exemplo, dia da semana, hora do dia, condição do mercado (tendência para cima/para baixo, flat), notícias econômicas financeiras importantes, etc. A complexidade do modelo dependerá do número de fatores de influência levados em conta.
- Buscamos a dependência do movimento de preços de cada um dos fatores, que pode ser reduzida à forma "Price vector=F{Factor(n)}". Fatores, sobre os quais a dependência de preços não é observada, são considerados insignificantes e não são considerados mais.
- Resumimos as dependências obtidas no gráfico e o recobrimos sobre o sinal real. A diferença obtida será "ruído" em nosso caso.
Mas em sua essência tal "ruído" também faz parte do sinal, simplesmente devido à presença de fatores de influência significativos não considerados por nós, poderemos determinar, mas não podemos prever nem o caráter do "ruído" nem nenhuma de suas características.
Portanto, não vejo a utilidade de medir o ruído. Mas é minha opinião pessoal e minha abordagem a esta questão.
A pergunta em si - como você mede o ruído? -- é incorreto, ilógico, errado.
A primeira coisa a entender é que a entrada é uma mistura "sinal+ruído".
Por que é incorreto, ilógico, incorreto? Se você conseguiu separar o ruído da mistura "sinal+ruído", então você apenas conta a dispersão, se for legítimo, e voilá - o ruído é medido!
Oleg avtomat:
Como você separa o "sinal" da mistura "sinal+ruído"? Ao resolver este problema, a identificação do "ruído" não deve ser muito difícil.
Este problema é resolvido por métodos de teoria de controle adaptativo.
É tudo bonito, mas não é prático - o que você propõe em linguagem econométrica soa como - isolar a tendência, componente sazonal, cíclico e depois analisar os resíduos, geralmente por métodos autoregressivos. No mercado cambial, até agora, poucas pessoas tiveram sucesso.
Por que é incorreto, ilógico, errado? Se você conseguir separar o ruído da mistura "sinal+ruído", então conte a variação, se ela for válida, e voilá - o ruído é medido!
Bem, é claro que o ruído deve ser extraído antes de poder ser medido, mas tenho minhas dúvidas sobre a eficiência dos métodos da teoria de controle adaptativo na análise do ruído de troca.