"Gecikmesiz Dijital Filtreler Oluşturma" makalesi için tartışma

[MetaQuotes]

Yeni makale Gecikmesiz Dijital Filtreler Oluşturma yayınlandı:

Makale, akış verilerinde yararlı bir sinyal (eğilim) belirleme yaklaşımlarından birini açıklamaktadır. Piyasa kotasyonlarına uygulanan küçük filtreleme (düzgünleştirme) testleri, son çubuklarda yeniden çizilmeyen gecikmesiz dijital filtreler (göstergeler) oluşturma potansiyelini gösterir.

Küme filtresi, ilk sekansa benzeyen bir dizi dijital filtredir. Küme filtreleri küme göstergeleri makalesiyle karıştırılmamalıdır.

Küme filtreleri, durağan olmayan zaman serilerini gerçek zamanlı olarak, diğer bir deyişle akış verilerini analiz ederken kullanışlıdır. Bu, bu filtrelerin esas ilgi alanının, halihazırda bilinen zaman serisi değerlerini düzeltmek için değil, gerçek zamanlı olarak alınan yeni verilerin en olası düzgünleştirilmiş değerlerini elde etmek olduğu anlamına gelir.

Çeşitli ayrıştırma yöntemlerinden veya basitçe istenen frekanstaki filtrelerden farklı olarak, küme filtreleri, ilk sekansın tahmini için daha fazla analiz edilen ilk serilerin olası değerlerinin bir bileşimini veya bir yelpazesini oluşturur. Giriş sekansı, analizin hedefinden çok bir referans görevi görür. Ana analiz, alınan verilerin işlenmesinden sonra bir dizi filtre tarafından hesaplanan değerlerle ilgilidir.

Şekil 1. Basit bir küme filtresinin diyagramı

Genel durumda, kümeye dahil edilen her filtre kendi bireysel özelliklerine sahiptir ve diğerleriyle hiçbir şekilde ilişkili değildir. Bu filtreler bazen başlangıçtaki durağan olmayan zaman serilerinin bireysel özelliklerini tanımlayan kendi durağan zaman serilerinin analizi için özelleştirilir. En basit durumda, ilk durağan olmayan seri parametrelerini değiştirirse, filtreler "geçer". Böylece, bir küme filtresi, karakteristiğindeki gerçek zamanlı değişiklikleri izler.

Yazar: Konstantin Gruzdev