Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Если подойти к вопросу чисто формально то шум можно определить как разность между данными и построенной по ним какой нибудь сглаживающей.
Именно так. Если кривая построена оптимально, шум будет минимальным. Теперь надо измерить уровень шума, и посмотреть где сигнал превышает шум.
Я ранее, в начале темы, опубликовал картинку с одной из кривых по кот я измерял шум. Вечером сделаю и выложу шумовую дорожку .
Это разница между ценами открытия соседних баров.
Бар бару, по своим характеристикам, разница просто огромная. Нет даже смысла сравнивать 5-ти минутный с часовым и тем более с дневным.
сделай такой же анализ с сглаживающей 1, так как надо измерить шум в одной свече а не в 51
А так выглядит разность между сглаживающей и ценами закрытия - пресловутый шум.
Видно даже на глаз что его характер все время меняется.
Ваше сглаживание - по факту выполняет роль частотного фильтра. И то, что Вы называете шумом в данной ситуации может быть просто высокочастотной (по отношению к периоду сглаживания) составляющей сигнала.
В качестве модели сигнала можно попробовать взять синусоиду с определенным периодом, плавающей фазой и амплитудой. Прменить к ней алгоритмы фильтрации сигналов и торговать только сигнал с данным периодом.
Более рациональный подход - это ретроспективный анализ с пошаговым определением компонентов сигнала. Схематически выглядит так:
- изначально предполагается, что на движение цены в будущем влияют несколько факторов, например, день недели, время суток, состояние рынка (тренд вверх/вниз, флет), важные экономические финансовые новости, и т.д. От количиства учитываемых факторов воздействия будет зависить сложность модели.
- ищется зависимость движения цены от каждого из факторов, которую можно привести к виду "Вектор цены=F{Фактор(n)}". Факторы, от которых не прослеживается завсимость цены, считаем не значащими и не учитываем в дальнейшем.
- Суммируем полученные зависимости в график и накладываем его на реальный сигнал. Полученные расхождения, и будут в нашем случае "шумом".
Но по сути своей такой "шум" - это тоже часть сигнала, просто из-за наличия неучтённых нами значимых факторов воздействия, мы сможем определить, но не сможем прогнозировать ни характер "шума" ни какие либо его характеристики.
Поэтому я для себя не вижу смысла в измерении шума. Но это моё личное мнение и мой подход к данному вопросу.
Сама постановка вопроса -- как измерить шум? -- некорректна, нелогична, неверна.
Для начала нужно понимать, что на входе имеется смесь "сигнал+шум".
Если бы это понимание присутствовало, то вопрос ставился бы иначе: Как выделить "сигнал" из смеси "сигнал+шум"? При решении этой задачи определить "шум" уже не составит большого труда.
Задача эта решается методами теории адаптивного управления.
Например.
Красная линия на верхнем графике -- "сигнал". Как таковой "шум" на графике не отмечен по ненадобности, но на его основе рассчитывается дисперсия, иначе говоря, полоса движения, трубка распространения сигнала.