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
Жалко, что ушли от темы шума.
Шум можно определить заранее в определенном диапазоне времени с высокой вероятностью. В этом ничего необычного нет.
Наблюдение, выявление закономерности и процесс оформить в программный код.
Если не трудно, пример. Можно на словах.
шум внутри темы явно соответствует её названию, можно измерить количеством "шумящих"
Обещал вечером выложить картинку с шумовой дорожкой по картинке с индикатором на 2-стр темы.
Шум в пунктах.
Надо сказать, результат для меня несколько неожиданный. Предполагал несколько иное.
Шум не превышает 30п. С этим вполне можно работать.
Занятая кривулина, - на минутках ее использовать конечно не получится, но например начиная с 1Н можно попытаться. Если она и на более крупных ТФ ведет себя так же и если она как-то не заглядывает в будущее, то на первый взгляд полтора-два спреда матожидания на сделку из нее высосать можно. Вроде не много, но за сутки набегает 40-60 пунктов четырехзнака - очень даже ничего.
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.
Зто слишком упрощённый подход, изначально предполагает большие искажения сигнала.
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".
Это почему это некорректна, нелогична, неверна? Если удалось выделить шум из смеси "сигнал+шум" - то дальше считаешь дисперсию, если это конечно правомерно, и вуаля - шум измерен!
Олег avtomat:
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.
Все это красиво, только практически не выполнимо - то что вы предлагаете на языке эконометрики звучит как - выделение трендовой, сезонной, циклической компоненты и затем последующий анализ остатков, как правило - авторегрессионными методами. На форексе, пока что мало у кого что получается.
Это почему это некорректна, нелогична, неверна? Если удалось выделить шум из смеси "сигнал+шум" - то дальше считаешь дисперсию, если это конечно правомерно, и вуаля - шум измерен!
Ну понятно что прежде чем мерить шум его надо выделить, но вот насчет эффективности методов теории адаптивного управления в вопросе анализа биржевого шума возникают смутные сомнения.