Transformation d'ondelettes pour filtrer financière ...
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Transformation d'ondelettes pour filtrer financière ... Classement & Résumé

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Transformation d'ondelettes pour filtrer financière ... La description

Le développement de traitement de l'informatisation et du signal numérique permet d'améliorer indicateurs classiques essentiellement dus à l'application de méthodes modernes de traitement de l'information aux prix. Les indicateurs ont commencé à mieux lisser et à retarder moins. Cependant, Saint Graal a échoué. Premièrement, les prix sont non stationnaires, c'est-à-dire Les caractéristiques des filtres sont variées pendant le temps. Deuxièmement, comme différent des problèmes techniques, le type de signal et de distributions de bruit pour la Le prix est inconnu, c'est-à-dire que personne ne savait quoi filtrer. Troisièmement, être filtré au moyen de méthodes de quadrières et de méthodes similaires change le précédent Valeurs à l'ajout des nouvelles données: Nous recevons des tendances idéales sous une histoire données, mais nous ne pouvons que les échanger de la main droite à la main gauche. La transformation de Fourier est basée sur la représentation de la série initiale par la Somme infinie de sinusoïdes avec une phase différente, une amplitude et une fréquence. Les transformations récentes en ondelettes ont été largement adoptées dans divers domaines de données traitement dans lequel les séries initiales sont représentées comme la somme de certains localement Fonctions définies nommées ondelettes. Ils sont construits en changeant et en vertical et une échelle horizontale de certaines fonctions de prototype. Ondelettes transformation, en substance, est la fractale qui permet l'utilisation efficace dans le analyse technique. Tout d'abord, cela permet d'effectuer l'analyse multiisciale de Les prix, identifient objectivement les tendances sur diverses échelles par durée et l'amplitude, Variants distincts à divers groupes: scalpers, traders de jour, négociants swing, Positionnez les commerçants et les investisseurs à long terme. L'analyse multiisciale peut être interprété comme l'analyse sur différents cadres de temps. Deuxièmement, cela permet de déterminer bruit comme insuffisant pour la réception de l'amplitude et de la fréquence des bénéfices mouvement des prix qui permettent efficacement filtrer la série de prix simplement soustraire les ondelettes les plus basses de celle-ci. Troisièmement, la filtration supplémentaire de bruit blanc sans délai est possible. Quatrièmement, les tendances à long terme sont définies objectivement. Cinquième, les ondelettes ne contiennent pas de paramètres optimisés dans la construction pour Indicateurs standard. Sixièmement, le type d'ondelettes usagé est adapté pour faire face à la Temps ordonné des données et ne s'est pas déformée sur les dernières valeurs de prix. Septième, le La transformation d'ondelettes d'occasion est une calcul parfaitement efficace qui permet l'utiliser en temps réel pour les grands massives de données de tick. Huitième, il est efficace d'utiliser ondelettes comme données d'entrée pour les réseaux de neurones et autres méthodes de prévision et reconnaissance.

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