Стохастический резонанс - страница 2

Новый комментарий
 
Mathemat:

Устойчивые состояния - флэты на вершинах во время разворотов или коррекций. Тренды - это неустойчивые состояния перехода из одного флэта в следующий. Перед трендом регулярный сигнал усиливается шумом флэта и проявляется в резких, часто моментальных перескоках с уровня на уровень.

Вот как из этого что-то практическое извлечь?

P.S. Ну, например, как выделить из волатильности только случайную составляющую (чистый шум), чтобы получить регулярный сигнал? Волатильность, как известно, антиперсистентный процесс. Просто вычитать из него константу не получится, так как сигнал во время тренда усиливается. Детрендировать? А чему, интересно, равен коэффициент усиления?
Любопытная мысль(для меня во всяком случае... учусь поманеньку ), флет стабильность, а тренд только переход, я как-то считал наоборот, что на рынке движение(тренд) и топтание на месте (флет), ну типа рынок не знает куда податься. Т.е. идеальный рынок это горизонтальная прямая - не дай бог .
Насчет выделения шума, вейвлеты кажется для таких целей и заточены (могу и ошибится) , во всяком случае как пример приводятся фотки лялек с шумом и без онного .
Успехов.
 
lna01:

Такое впечатление, что это как-то перекликается с потенциальными моделями, точнее с моим взглядом на их место и способ употребления :).

А где можно почитать о потенциальных моделях с Вашей точки зрения, а то Гугл захлебнулся на "потенциальные модели", жизнь как всегда крутится вокруг лялек.
 
AAB писал (а): Т.е. идеальный рынок это горизонтальная прямая - не дай бог .
Вообще-то есть представление, что рынок далек от равновесия и находится все время на грани катастроф (бифуркаций). Удаленность от классического равновесия - характерная особенность природных и социальных хаотических систем. Достаточно небольшого тычка, чтобы хрупкое квазистабильное состояние (типа равновесия, только неустойчивого) разрушилось. Это и есть переход флэта в тренд.
 
AAB:
А где можно почитать о потенциальных моделях с Вашей точки зрения, а то Гугл захлебнулся на "потенциальные модели", жизнь как всегда крутится вокруг лялек.

Есть на параллельном форуме замечательная тема :) https://www.mql5.com/ru/forum/50458 но она довольно сильно зашумлена. Как пример посмотрите http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275. Что касается моего взгляда, то такие модели как раз должны бы описывать устойчивые состояния открывая таким образом принципиальную возможность выделить "внешний" сигнал.

 
А что значит в Вашем понимании "устойчивые состояния"?
 
lna01:
AAB:
А где можно почитать о потенциальных моделях с Вашей точки зрения, а то Гугл захлебнулся на "потенциальные модели", жизнь как всегда крутится вокруг лялек.

Есть на параллельном форуме замечательная тема :) https://www.mql5.com/ru/forum/50458 но она довольно сильно зашумлена. Как пример посмотрите http://forex.kbpauk.ru/download.php?Number=16275. Что касается моего взгляда, то такие модели как раз должны бы описывать устойчивые состояния открывая таким образом принципиальную возможность выделить "внешний" сигнал.

Ок, спасибо за ссылки. Но мне кажется выражение "она довольно сильно зашумлена", сильно преуменьшено  ;).
 

Если я правильно понял суть, нужно искать такие характеристики Системы/Модели (может быть за основу брать временной ряд), при котором этот «текущий» слабый регулярный сигнал войдет в резонанс с шумом, т.е. он будет многократно усилен. Специально выделил:

Можно конкретизировать: другими словами, если подойти с практической точки зрения, то нужно контролировать параметры шума и искать такие значения его характеристик, при которых вероятность появления резонанса значительно возрастает.

Рассчитать точную траекторию вряд ли получиться, но возможно, получиться рассчитать основные характеристики будущего направленного движения (импульса, скачка, размаха – как угодно). Соответственно нужно установить:

· Параметры текущего шума (полагаю, что они меняются)

· Параметры текущего сигнала

С этим, конечно есть некоторые затруднения. Связь «сигнал-шум» сильно влияют друг на друга. Для текущего сигнала напрашиваются два простых варианта:

· это выделение сигнала каким ни будь низкочастотным фильтром (вариант с вейвлетами для этой модели весьма хорош).

· Использование различно рода регрессий или их комбинаций

В общем случае нужно будет выполнить прогноз все тех же элементов системы:

· Параметры будущего шума

· Параметры будущего сигнала

Возможно, прогнозирование шума вызовет улыбку, но мне кажется, что это должна быть важная часть системы. Разумеется, прогнозировать сам шум не нужно, но потребуется сделать какие то выводы об основных параметрах будущего шума. Сам резонанс, как мне кажется, носит весьма случайный характер, и сложится он или не сложится, зависит практически полностью от шума.

PS 01: идея интересная, этак на год а то и больше с учетом необходимых исследований и перебором разных вариантов.

to Mathemat

Устойчивые состояния - флэты на вершинах во время разворотов или коррекций. Тренды - это неустойчивые состояния перехода из одного флэта в следующий.

Такую концепцию и использую в своей модели. Работает очень хорошо.

 
grasn:

Если я правильно понял суть, нужно искать такие характеристики Системы/Модели (может быть за основу брать временной ряд), при котором этот «текущий» слабый регулярный сигнал войдет в резонанс с шумом, т.е. он будет многократно усилен. Специально выделил:

Можно конкретизировать: другими словами, если подойти с практической точки зрения, то нужно контролировать параметры шума и искать такие его характеристики, при которых вероятность появления резонанса значительно возрастает.

Рассчитать точную траекторию вряд ли получиться, но возможно, получиться рассчитать основные характеристики будущего направленного движения (импульса, скачка, размаха – как угодно). Соответственно нужно установить:

· Параметры текущего шума (полагаю, что они меняются)

· Параметры текущего сигнала

С этим, конечно есть некоторые затруднения. Связь «сигнал-шум» сильно влияют друг на друга. Для текущего сигнала напрашиваются два простых варианта:

· это выделение сигнала каким ни будь низкочастотным фильтром (вариант с вейвлетами для этой модели весьма хорош).

· Использование различно рода регрессий или их комбинаций

В общем случае нужно будет выполнить прогноз все тех же элементов системы:

· Параметры будущего шума

· Параметры будущего сигнала

Возможно, прогнозирование шума вызовет улыбку, но мне кажется, что это должна быть важная часть системы. Разумеется, прогнозировать сам шум не нужно, но потребуется сделать какие то выводы об основных параметрах будущего шума. Сам резонанс, как мне кажется, носит весьма случайный характер, и сложится он или не сложится, зависит практически полностью от шума.

PS 01: идея интересная, этак на год а то и больше с учетом необходимых исследований и перебором разных вариантов.

to Mathemat

Устойчивые состояния - флэты на вершинах во время разворотов или коррекций. Тренды - это неустойчивые состояния перехода из одного флэта в следующий.

Такую концепцию и использую в своей модели. Работает очень хорошо.



Если я правильно я понял статью, то нужно искать постоянный источник воздействия. Но может оказаться, что такого нет. Или их множество, что тоже самое. И как тут быть?
 
Vinin:

Если я правильно я понял статью, то нужно искать постоянный источник воздействия. Но может оказаться, что такого нет. Или их множество, что тоже самое. И как тут быть?

У меня сильное ощущение, что искать нужно и то и другое, а все вместе это сильно огорчает. Факультативно, начну свой путь с шума, тем более, давно хотел с ним разобраться.

 
grasn:
Vinin:

Если я правильно я понял статью, то нужно искать постоянный источник воздействия. Но может оказаться, что такого нет. Или их множество, что тоже самое. И как тут быть?

У меня сильное ощущение, что искать нужно и то и другое, а все вместе это сильно огорчает. Факультативно, начну свой путь с шума, тем более, давно хотел с ним разобраться.


Конечно, можно разделить задачи. Но тогда надо искать ответ - Кому это выгодно?. Но это похоже на детский вопрос. Хотя я могу и ошибаться.
123456789...38
Новый комментарий