Форум трейдеров » Торговые стратегии » Адаптивные фильтры. Применение в торговле
+ Подписаться
Страница 22 из 55 ПерваяПервая ... 12202122232432 ... ПоследняяПоследняя
  1. 1,034
    Комментарии
    2
    Темы
    1973
    Репутация Pro
     
    Мастер форумных наук

    4 Медалей
    Цитата Сообщение от avtomat Посмотреть сообщение
    э, неет... ошибаетесь :D
    Тот факт, что параметру разрешается изменяться без введения ограничений, переводит систему класс нестационарных, но всё же линейных.
    А вот введение ограичений [упор, люфт] переводит систему в класс нелинейных.
    "Многие беседы ученых мужей кончаются спорами о значении слов", но спорить о значении слова "линейный" - уже некоторый перебор.
    ==============
    ЕМА с переменным параметром (совершенно не важно, каким алгоритмом и по какому критерию изменяется, в каких пределах или беспредельно) есть фильтр, нелинейный по входному сигналу.

    Надеюсь, с такой формулировкой (с явным указанием на то, относительно чего обсуждается линейность) вы согласны?
  2. 1,034
    Комментарии
    2
    Темы
    1973
    Репутация Pro
     
    Мастер форумных наук

    4 Медалей
    Цитата Сообщение от avtomat Посмотреть сообщение
    Следую инструкции, так сказать ;)
    Обычное дело - начинающий следует "не тому параграфу" инструкции.

    Дело в том, что в реальности уровней абстракции больше трёх.
    У вас - некий разрыв между уровнями.

    Вы рассказали, что критерием является дисперсия ошибки, но не указали "обстоятельств минимизации".
    ============
    Если помните, совсем недавно я утверждал, что для нетривиальности задачи оптимизации нужны конкурирующие требования (при только одном требовании задача обычно вырождается).
    Вы с этим не соглашаетесь.

    Поэтому мне хочется увидеть детали реализации вашего алгоритма, чтобы или найти это неявно присутствующее требование, конкурирующее с требование малости дисперсии ошибки, или растерянно внести коррективы в свою модель мира.
    =============
    Тем более, что я продолжаю вас не понимать.

    Вот вы пишете
    1. Используется обычная методика расчёта в скользящем окне.
    2. Текущее значение дисперсии сравниваем с предыдущим её значением, т.е. определяем градиент дисперсии. Если градиент дисперсии падает, то это означает, что входной процесс стабилизируется. И наоборот.
    Поскольку я не согласен с п.2, то в некотором недоумении спрошу и про п.1 - а какая методика расчета является для вас "обычной"?

    С п.2 я не согласен или его не понял.
    Как я понял п.2.

    А. Текущее значение дисперсии сравниваем с предыдущим её значением, т.е. определяем приращение дисперсии, аналог производной для дискретного времени.
    Б. Ваши слова "Если градиент дисперсии падает" я понял так, что дальше вы смотрите на изменение приращения дисперсии, т.е. на аналог второй производной. и по этой второй производной дисперсии что-то делаете с параметром фильтра.
    ============
    Рассмотрим входной сигнал вида X(t)=t при t<0, X(t)=0 при t>0.
    Рампа в перевернутом времени.

    В зоне отрицательных t все переходные процессы уже прошли, включая переходной процесс вашего алгоритма адаптации (надеюсь, что он устойчивый и имеет затухающий переходной процесс).

    Это значит, что ваш алгоритм уже адаптировался к конкретному виду сигнала и перестал изменять параметр фильтра. Так же это значит, что фильтр (теперь он уже с постоянным параметром) рисует в виде выходного сигнала также сигнал с производной, равной единице.

    То есть ошибка постоянна, дисперсия её равна нулю.

    Доезжаем до момента t=0, входной сигнал становится константой.
    Ошибка слежения, естественно, начинает падать. Но дисперсия её при этом - начинает расти. Хотя бы потому, что ниже нуля дисперсии упасть трудно.

    То есть дисперсия растет, растет (по крайней мере, поначалу) и её приращение.
    Однако про входной процесс всё-таки тянет сказать, что он "стабилизировался", ибо он стал константой.
    Видимо, слова "входной процесс стабилизируется" мы тоже понимаем по-разному.
    Ничего страшного тут нет - надо просто указать, какая именно характеристика входного процесса стабилизируется.
  3. 8,531
    Комментарии
    46
    Темы
    15162
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Цитата Сообщение от BQQ Посмотреть сообщение
    ЕМА с переменным параметром (совершенно не важно, каким алгоритмом и по какому критерию изменяется, в каких пределах или беспредельно) есть фильтр, нелинейный по входному сигналу.

    Надеюсь, с такой формулировкой (с явным указанием на то, относительно чего обсуждается линейность) вы согласны?
    Нет, потому как в этом случае без дополнительных условий о малости не обойтись.



    Выход за пределы delta=delta(eps) --- ну вы понимаете о чём я --- выведет систему в область нелинейности. Нахождение же в этих пределах - по определению указывает на линейний режим в зоне рабочей точки.
  4. 1,034
    Комментарии
    2
    Темы
    1973
    Репутация Pro
     
    Мастер форумных наук

    4 Медалей
    Цитата Сообщение от avtomat Посмотреть сообщение
    Нет, потому как в этом случае без дополнительных условий о малости не обойтись.



    Выход за пределы delta=delta(eps) --- ну вы понимаете о чём я --- выведет систему в область нелинейности. Нахождение же в этих пределах - по определению указывает на линейний режим в зоне рабочей точки.
    Теперь понятно.
    вы говорите о том, что при малом интервале изменения параметра a(t) ваш параметр будет почти постоянным, а ваш фильтр соответственно - почти линейным.
    Замечание. Если параметр меняется в настолько малой области, что его изменением можно пренебречь - эффекта адаптации тоже не получится.
    Тут уж извините - или линейность соблюсти, или рыбку съесть.

    Нормальное мировосприятие инженера: все функции непрерывны, а подавляющее большинство из них - дважды дифференцируемы; все ряды сходятся.:thumbsup_002:

    Но вы-то меняете параметр
    Пределы изменения параметра а заданы от 0.1 до 0.4
    .
    От 0,1 до 0,4 - это уже не "малое изменение в окрестности рабочей точки".
  5. 8,531
    Комментарии
    46
    Темы
    15162
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Почему вы меня не слышите? Я говорю о том, что система у меня нелинейна!
    И по интервалу изменения, и по наличию границ.

    ===============

    И то был мой ответ на ваш вопрос, почему я не согласен с такой вашей формулировкой.
  6. 8,531
    Комментарии
    46
    Темы
    15162
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Может вы не заметили, но об этом я сообщил сразу при описании УУ

    Цитата Сообщение от avtomat Посмотреть сообщение
    Устройство управления (УУ) может быть реализовано следующим образом


    Вложение 436889


    Установочные параметры задаются при инициализации :
    1. величина скользящего окна Т, на котором рассчитывается дисперсия ошибки фильтрации;
    2. номинальное, минимальное и максимальное значения параметра настройки фильтра a.

    Дисперсия рассчитывается в блоке D{e}.
    Затем в блоке L, на основании текущей информации о направлении развития процессов s и a, определяется величина и знак текущего приращения параметра a. Блок L -- это нелинейный логический блок.
    Сама величина da приращения параметра a может быть жёстко заданной при инициализации, либо пересчитываться на каждом шаге каким-либо известным проекционным методом.
  7. 1,034
    Комментарии
    2
    Темы
    1973
    Репутация Pro
     
    Мастер форумных наук

    4 Медалей
    Цитата Сообщение от avtomat Посмотреть сообщение
    Почему вы меня не слышите? Я говорю о том, что система у меня нелинейна!
    И по интервалу изменения, и по наличию границ.

    ===============

    И то был мой ответ на ваш вопрос, почему я не согласен с такой вашей формулировкой.
    Да слышу, слышу.

    Я и так вижу, что ваша система нелинейна (иначе адаптивной не была бы), просто меня очень удивило то, что вы связываете эту нелинейность именно с интервалом изменения параметра.
    =============
    Кстати, тот факт, что по принятому вами критерию (дисперсии ошибки слежения) на рампе все значения параметра эквивалентны, наводит на мысль о том, что в действительности вы хотите заниматься не сглаживанием сигнала. а сглаживанием его производной.

    И это - совершенно логично: трейдера не интересует цена актива, его интересует, растет цена или падает.

    Тут мы вплотную подошли к весьма сложному моменту, обсуждение которого я хотел бы отодвинуть на самый конец.

    Дело в том, что при линейном фильтре можно линейные операции фильтрации и дифференцирования поменять местами.
    То есть Фильтр(close) - Фильтр(close[1])[1]=Фильтр(close-close[1])

    В случае же нелинейного фильтра - этого равенства нет. И если вы хотите получать адаптивную оценку производной, то именно это и надо делать.
    Делать это можно различными способами, и адаптивное сглаживание приращения цены close-close[1] - не лучший метод.
  8. 1,034
    Комментарии
    2
    Темы
    1973
    Репутация Pro
     
    Мастер форумных наук

    4 Медалей
    Цитата Сообщение от avtomat Посмотреть сообщение
    Может вы не заметили, но об этом я сообщил сразу при описании УУ
    Заметил, но нелинейность блока L - это другая нелинейность.
    Обычно, говоря о системе как о нелинейной/линейной, имеют в виду линейность по входу.
    ===========
    Кстати - о блоке L.
    Судя по структурной схеме, входным для него данным является не только дисперсия ошибки, но и сам параметр фильтра (точнее, его приращение).
    Что в нем происходит?

    Хочется уже развеять возникшее недоразумение по поводу минимизации дисперсии ошибки.
    Поэтому мне хочется увидеть детали реализации вашего алгоритма, чтобы или найти это неявно присутствующее требование, конкурирующее с требованием малости дисперсии ошибки, или растерянно внести коррективы в свою модель мира.
  9. 8,531
    Комментарии
    46
    Темы
    15162
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    Цитата Сообщение от BQQ Посмотреть сообщение
    ... то в некотором недоумении спрошу и про п.1 - а какая методика расчета является для вас "обычной"?


    думаю, так будет понятно.
  10. 8,531
    Комментарии
    46
    Темы
    15162
    Репутация Pro
    Аватар для avtomat  
    Старожил

    7 Медалей
    А ведь я не зря предварительно -- до того как -- дал описание фильтрации и описание экспоненциального фильтра
    :D

Вверх
РегистрацияX

чтобы писать, читать, комментировать