Finansal filtreleme için dalgacık dönüşümü ...
Şimdi İndirin

Finansal filtreleme için dalgacık dönüşümü ... Sıralama ve Özet

Finansal filtreleme için dalgacık dönüşümü ... Etiketler

Finansal filtreleme için dalgacık dönüşümü ... Açıklama

Bilgisayarlaşma ve dijital sinyal işleme geliştirme iyileştirmesine izin verdi Modern yöntemlerin uygulanması nedeniyle temelde klasik göstergeler Fiyatlara bilgi işlemesi. Göstergeler daha iyi pürüzsüzleştirmeye ve gecikmeye başladı az. Ancak Kutsal Kase başarısız oldu. İlk olarak, fiyatlar sabit değildir, yani. Filtrelerin özellikleri zaman boyunca değişmektedir. İkinci, farklı olarak Teknik problemlerden, bir sinyal ve gürültü dağılımının türünden Fiyat bilinmiyor, yani kimsenin gerçekte filtreleneceğini kimse bilmiyor. Üçüncü, olmak Fourier ve benzeri yöntemlerle filtrelenmiş fiyatlar önceki değişiklikler Yeni verilerin eklenmesindeki değerler: Tarihin altında ideal eğilimler alıyoruz Veriler ancak onları yalnızca sağdan sol elden takas edebiliriz. Fourier dönüşümü, ilk seri temsiline dayanmaktadır. Çeşitli faz, genlik ve frekansa sahip sinüzoidlerin sonsuz toplamı. Son zamanlarda dalgacık dönüşümleri, çeşitli veri alanlarında yaygın olarak kabul edildi. İlk serinin yerel olarak toplamı olarak temsil edildiği işleme Dalgacıklar adlı tanımlanmış fonksiyonlar. Kayma ve dikey ile inşa edilirler ve belirli prototip fonksiyonunun yatay ölçeklendirilmesi. Dalgacık Dönüşüm, özünde, onu kullanarak etkili olanı sağlayan fraktaldır. teknik Analiz. İlk olarak, çoklu bir analizini yapmaya izin verir. Fiyatlar, nesnel olarak çeşitli ölçeklerdeki eğilimleri süre ve genlik ile tanımlamak, Ayrı tüccarlar çeşitli gruplara: scalpers, gün tüccarları, salıncak tüccarları, Yatırımcıların ve uzun vadeli yatırımcıları yerleştirin. Multiscale analizi olabilir Çeşitli zaman çerçevelerinde analiz olarak yorumlanır. İkincisi, belirlenmesini sağlar kar genlik ve frekansın alımı için yetersiz olarak gürültü Fiyat serisini kolayca filtreleyen fiyatların hareketi En düşük ölçekli dalgacıkların çıkarılması. Üçüncüsü, ek filtreleme Gecikmeden beyaz gürültü mümkündür. Dördüncü, uzun süreli eğilimler tanımlanır nesnel olarak. Beşinci, dalgacıklar yapıda optimize edilmiş parametreler içermez Standart göstergeler. Altıncı, kullanılmış dalgacık türü ile başa çıkmak için uyarlanmıştır. Zaman sipariş verildi ve son fiyat değerlerinde bozulmaz. Yedinci, kullanılan dalgacık dönüşümü, kullanıma izin veren çok etkili bir hesaplamadır. Kene verilerinin büyük büyükleri için gerçek zamanlı olarak. Sekizinci, kullanımı etkilidir Sinir ağları ve diğer tahmin yöntemleri için girdi verileri olarak dalgacıklar ve tanıma.

Finansal filtreleme için dalgacık dönüşümü ... İlgili Yazılım