随机流理论和外汇 - 页 22

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私密性

关于错误文件的问题。卡尔曼被击倒了。没有这样的图表。发送一个工作的。

是的，请原谅我。在这里，它是。

附加的文件：
bpilrsrlydsvunea.zip  17 kb
 

这里纠正了一切。输入应该是相同的Y（信号+噪声）。

就最小有效值而言，卡尔曼能更好地挑选出原始的V(k)+a(k)模型。我想你甚至可以清楚地看到它。

附加的文件：
kalman_bater.zip  17 kb
 

如果我们计算原始系列与卡尔曼（FC）和巴特沃斯（FB）滤波器 构建的系列之间的差值的平方之和，那么对原始BP的最大近似值是由FC给出的，见差异图。

红线是FB减去原始系列，蓝线是FC。因此，FC利用关于描述被研究对象行为的规律的先验数据，做得非常好。

不幸的是，我们没有一种理论可以让我们建立一个充分的市场BP特征的行为模型。这个问题仍未解决。

 

中子

似乎有一种理论（称为随机流）。我认为不可能为所有情况建立一个模型。但也可以使用几个模型并行工作。也就是说，在某一时期，报价流可以以振荡链路模型（平坦的模拟）的形式呈现，并有一个趋势（直线方程，我想我们可以管理它:-)- 第二种模式。顺便说一下，我发布的文件中内置了一个振荡链接模型。试试吧，把光标放在rnorm()上，然后按F9，就会产生不同的曲线，甚至在外观上都不相似。但卡尔曼在这方面做得非常好。如果它（算法）在精确度上超过了Butterworth，而Butterworth又很容易做到FATL、SATL和任何MA，那么使用这种算法就会在精确度上有一些统计上的优势。

唯一需要的，也是我现在正在做的，是过滤器的发散准则，即选择一个规则，何时切换到另一个过滤器（另一个模型）。

 
Neutron:

如果计算初始序列与卡尔曼（FC）和巴特沃斯（FB）滤波器构建的序列之差的平方之和，那么对初始VR的最大近似值由FC给出


总数是数字，在我们的例子中是由500个计数得到的。

即几乎是一个数量级的，FC比FB好。

编辑。

P/S/ 如此美丽的图表如何能反映出这个数字？又是措辞不准确:-)

 

你不能有一个数字，但你可以有一个图形！你可以有一个数字。这个数字是过程的整体特征；-)

在FB中，有一个旋钮叫滤波顺序。在子程序中，这个值被分配给了变量K，发挥它的作用。不仅曲线的平滑度取决于这个值，而且也取决于FZ。

Если он (алгоритм) превосходит по точности Батерворта, а тот в свою очередь легко делает FATL, SATL и любую MA, то использование этого алгоритма дает некоторое статистическое преимущество по точности.

是的，确实如此，而且不是 "一些"，而是巨大的!假设你有一个理论，而你并没有...你所有的活动都是基于课程动态的 "惯性 "的假设。证明一下吧。

 

我还不能证明这一点，因为我只做了一个假设，并正在测试它。我过去常说。报价的流动具有能量，使力量（能量）的指标，与流动的方向很吻合。有一个 "货币质量 "的概念，他们甚至提出了一个计算公式。也就是说，有物质物体的所有属性，我们可以假设也有惯性。这似乎在视觉上是显而易见的，人们常说，价格围绕某个平衡状态波动。

我认为只有一个正确的证明。如果我们从报价流中减去模型，而残留物则遵循正态分布规律。它将破坏模型的充分性（其可操作性）。但我还没有到这一步。但我一定会进行这些研究，以信任这些模型。

 

谢尔盖，你为什么用分布的正态性作为标准？如果残差的分布是对称指数的，那就不再是对模型的充分性的颠覆了？

 
Neutron:

谢尔盖，你为什么用分布的正态性作为标准？如果残差的分布是对称指数的，那就不能说明模型的充分性了？


我现在不能给出一个准确的答案，因为检查模型的充分性是一项严肃的研究。我唯一记得的是，如果我们在用公式或多项式逼近某些曲线的问题上使用Neumann-Pearson准则，要检查残差是否符合正态分布规律。如果是对称指数，你可能需要使用一些其他标准。但它可以更简单：如果基于这种模式的TS产生利润，就意味着它是充分的）。

关于任何时间序列的充分性，我们可以建立ACF，它通常是分析的基础，所以在这个主题的早期，我给了一张从模型中获得的ACF和真实报价的ACF的图片，看它们的外观是无法区分的。

 

这是FB的一个调整版本--删除了一个不必要的循环。

附加的文件：
batter.zip  7 kb
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