Палата №6 - страница 17

Нельзя. Опережающий - по определению есть заглядывание в будущее. Я же говорил лишь о нелинейности и незапаздывании. Без подсмотров в будущее, но всё же не обязательно линейные или почти линейные с медленно меняющимися параметрами, а любые физически реализуемые (не заглядывающие в будущее еще раз скажу) алгоритмы.

Так вот. Я хотел показать одну из старых идей. Где сразу и не видно что всё основано тупо на SMA. Что неминуемо если усреднять данные из прошлого любым способом, даже очень извращённым.

Итак: введем в рассмотрение две кривые. EURUSD и GBPUSD. Я буду их далее называть условно ED и PD. Может кто-нибудь построить некие дополнительные кривые, EDq (на графике ED будем её рисовать) и PDq (а эту на графике PD будем рисовать), такие, чтобы разность EDq и PDq опережала разность ED и PD на некоторое наперед заданное число баров (пусть а баров), а суммы совпадали: EDq+PDq = ED+PD. Кто-нибудь может? :-)

Я могу. Правда вот открыл старый файл и увидел что там через EURJPY и USDJPY. Не буду переделывать. Пришлось бы GBPUSD перевернуть. Это не суть. Итак, есть EURJPY и USDJPY. Назовём их EY и DY. Надо построить дополнителньые кривые EYq и DYq, так чтобы их сумма совпадала с оригинальными, а разность опережала на а баров. Положим а = 288 баров (М5, итого 1 сутки). См. картину. Показано 2 суток (2*288 баров М5).

построение элементарное. может сделать любой. вопрос, как можно это использовать? :-)

Подсказка:

фильтруемого, очепятался.

А доказательства нет, бред не несите. Его просто не может быть, так как, повторюсь, есть бесконечное множество контрпримеров.

отправляю Вас в библиотеку, читать теорию линейных фильтров. Да, кстати, можете поупражняться в выдумывании контрпримеров. А именно хотя бы одного. А именно одного линейного фильтра, у которого бы запаздывание и степень сглаживания не были связаны однозначно и известно как.

Отправляю Вас в библиотеку, читать теорию линейных фильтров. Я это уже делал.

Контрпример вам в зубы на изучение - любой МА(N) процесс, у которого один или более превых коэффициентов равны нулю, допускает существование обратного фильтра, однозначно восстанавливающего будущие значения по прошлым.

Сюда же добавлю AR процессы, еще проще.

Мне неинтересны Ваши процессы. Конечно, если я возьму в качестве "процесса" синусоиду, я смогу её предсказать в будущее и отфильтровать с предсказанием. Я просил пример алгоритма линейного фильтра, а не пример фильтруемого сигнала.