В гл. 12 предпринята попытка систематизации моделей стохастического программирования и рассмотрения различных стохастических моделей с единых позиций, основанных на лексикографической оптимизации. Главы 13—14 посвящены различным подходам к постановкам и решению задач оптимального прогнозирования. iB гл. 13 задачи прогнозирования рассматриваются как задачи пассивного стохастического программирования. В гл. 14 классические модели фильтрации и прогноза и их различные обобщения исследуются как задачи активного стохастического программирования. [c.6]
Для решения задач такого рода используются различные математические методы — от аппарата теории функций комплексного переменного до стохастических уравнений и марковских процессов. До сих пор нет, однако, общего подхода, позволяющего рассматривать различные модели фильтрации и прогнозирования с единой точки зрения. Еще в большей мере отсутствие общей методологической основы сказывается на продвижении в теории пространственно-временного сглаживания и упреждения случайных полей, представляющей собой теоретическую базу обработки многопараметрической информации. Оценка и сравнение современных подходов к управлению в условиях неполной информации дает основание заключить, что наиболее естественной основой для си-38 [c.38]
От моделей сглаживания и экстраполяции скалярных случайных функций нетрудно перейти к моделям фильтрации и прогноза систем случайных функций — случайных вектор-функций. Следующий этап обобщения задач фильтрации и прогноза — это задача сглаживания и упреждения случайных полей. В таких задачах в каждый момент времени наблюдается ие реализация случайной величины, а проявление случайной многопараметрической ситуации. Учет пространственной корреляции облегчает фильтрацию случайных помех и повышает достоверность прогноза. [c.43]
В настоящей главе излагаются различные постановки задач сглаживания и экстраполяции случайных процессов и указываются общие схемы стохастического программирования, в которые они могут быть уложены. Общие подходы стохастического программирования позволяют модифицировать модели фильтрации и прогноза, унифицируют методы анализа и расширяют область их приложения. [c.301]
В 2 основные понятия, связанные с рассмотрением стохастических экстремальных задач как моделей бесконечно-мерного математического программирования, конкретизируются применительно к задачам сглаживания и прогнозирования. Параграфы 3—4 посвящены различным постановкам и методам анализа задач сглаживания и экстраполяции по критерию минимальной дисперсии. В 5 обсуждаются модели фильтрации и прогнозирования,по сложным критериям качества, позволяющим достаточно полно учесть динамику процесса управления. Критерии качества рассмотренных здесь моделей прогноза связывают решения, отвечающие не одному, а нескольким моментам времени. К таким моделям сводятся многие практические экстремальные задачи, в которых необходимо оптимизировать вероятность попадания по крайней мере s [c.301]
Статические модели фильтрации и прогноза [c.324]
Ситуации неопределенные 3 —, связанные с риском 3 Статические модели фильтрации и прогноза 324 Стохастическая аппроксимация 112, 345 [c.396]
Алгоритм адаптивной фильтрации. Класс моделей динамические модели, описываемые стохастическими разностными линейными по параметрам уравнениями с аддитивным шумом. Алгоритм может быть использован для идентификации любых ВР. [c.178]
Рассмотрим рис.21, на котором представлен график USD/JPY 120 min. На возрастающем тренде (участок АВ) можно покупать после корректировки курса валюты, когда график цены пересек скользящую среднюю тА(5) (или тА(13)) снизу вверх (точка В ). Это есть давно установленное правило покупать на возрастающем тренде при пересечении графиком цены скользящей средней снизу вверх и продавать на понижающей тенденции при пересечении графиком цены скользящей средней сверху вниз /8/. Однако у этого правила существуют много ложных сигналов. Для их фильтрации сознательно углубляют модель пользуются пересечением двух и даже трех скользящих средних с разными периодами /17/. На внутридневном рынке Форекс я рекомендую пользоваться пересечением трех скользящих средних с периодами 5, 13 и 34. Пересечение быстрых скользящих средних (пе- [c.43]
Цель анализа временных рядов состоит в том, чтобы извлечь из данного ряда полезную информацию. Для этого необходимо построить математическую модель явления. Такая модель должна объяснять существо процесса, порождающего данные, в частности — описывать характер данных (случайные, имеющие тренд, периодические, стационарные и т.п.). После этого можно применять различные методы фильтрации данных (сглаживание, удаление выбросов и др.) с конечной целью — предсказать будущие значения. [c.54]
В литературе рассмотрено большое количество разнообразных моделей сглаживания и экстраполяции. Изучение каждой из них связано с детальным учетом характера показателя качества фильтрации или прогноза и особенностей ограничений, определяющих область допустимых сглаженных или упрежденных точек. [c.38]
Последовательный процесс накопления информации е отражен в одноэтапной задаче сглаживания и прогноза. Все решения о прогнозах, отвечающих моментам ti,. . ., tn, принимаются одновременно. Одно-этапная задача фильтрации и прогноза описывается одноэтапной моделью стохастического прогнозирования. Априорные решающие правила задачи определяют структуру зависимости от значений ( t) на (J(ti— [c.39]
С проблемой сглаживания, интерполяции и упреждения и различными ее обобщениями часто встречаются в теории переработки и передачи информации, в-различных задачах экономического прогнозирования, предсказания погоды и при решении многих технических и технологических вопросов, связанных с автоматическим управлением. Во всех этих задачах исходная информация, определяющая выбор решения, складывается из полезного (детерминированного или случайного) сигнала и случайной помехи, влияние которой снижает качество решений. Отсюда возникает задача сглаживания усреднения или фильтрации). Задача упреждения (или, что то. же, задачи прогнозирования, предсказания, экстраполяции) и интерполяции на первый взгляд отличается от задачи сглаживания, но по своей формальной структуре они тесно связаны между собой. Для анализа и решения различных вариантов задач сглаживания, интерполяции и прогнозирования развита стройная теория. Первые результаты в этом направлении получены Колмогоровым [165, 167] и Винером [69]. Современная литература по фильтрации и упреждению случайных процессов и случайных полей достаточно обширна, а используемые модели и методы анализа достаточно разнообразны. Представляется, однако, что все имеющиеся постановки и их воз-300 [c.300]
Модель динамического ряда в виде Yt допускает расчленение каждого значения временного рада на составляющие, что важно при формировании входных данных для имитационных моделей. Раздельное вычисление компонент Ut, Vt, Et, Zt носит название фильтрации компонент. Если требуется вычислить значение тренда совместно с сезонной составляющей, т.е. Ut+Vt, то данная процедура называется сглаживанием, а полученный при этом рад U, + V, тренд-сезонным временным радом. Компонента т), в модели динамического ряда Y, применяется для формирования входных данных заданного вида. [c.47]
Моделирование входного сигнала или входных данных в виде динамического ряда Y, опирается на отработанный перечень математических подходов и приемов, которые могут быть упрощены в связи с тем, что имитационная модель не требует той математической строгости, без которой аналитические методы просто не работают. Вместе с тем достоверность фильтрации составляющих ряда Yt должна соответствовать степени точности, необходимой для данной имитационной модели. [c.48]
Ранее мы описали способы фильтрации составляющих временного ряда, которые могут быть использованы в качестве входных данных для имитационных моделей. Учитывая, что динамический ряд сам подлежит корректировке компонентой Z, и управлению компонентой т),, вполне возможно и целесообразно представить конкретный динамический у, ряд в виде имитационной модели системы А (рис. 2.1.13), состоящей из двух блоков А, и А2. Блок А, обеспечивает фильтрацию составляющих ряда yt по отдельности, т.е. Ut, Vt, Er Для адаптивного прогноза данных у, применяется блок А2, в котором задаются соответствующие алгоритмы расчета. Если факторы управления формируются извне, то в блоке А2 закладывается модель их формирования, как это было сделано в примере 1 в п. 2.1.5. [c.89]
Фильтрация восточных моделей [c.311]
Техника фильтрации позволяет отсеять ложные сигналы и тем самым увеличивает надежность модели. Чтобы понять ее, необходимо уяснить, как движется индикатор. В данном примере используется стохастическая линия %D. Этот индикатор колеблется в интервале от 0 до 100. Одна из интерпретаций индикатора заключается в следующем когда %D превышает уровень 80, а затем падает ниже 80, возникает сигнал к продаже (см. рис. В.2). И, наоборот, если он падает ниже уровня 20, а затем превосходит это значение, возникает сигнал к покупке. [c.311]
Графики из японских свечей и анализ восточных моделей — ценные инструменты, позволяющие трейдеру понять динамику рынка и определить время открытия или закрытия позиции. Для меня существует две непреложных истины. Первая — привыкнув анализировать рыночные данные с помощью свечей, вы не захотите возвращаться к столбиковым графикам. Вторая — восточные модели, используемые совместно с другими техническими методиками (фильтрация) почти всегда подают более ранний сигнал, чем одиночные ценовые индикаторы. [c.311]
Средние скользящие являются носителями высококачественной наглядной информации, поскольку они напрямую зависят от цены. Индикаторы, расположенные в отдельных нижних окнах графической картины (полотна), позволяют глазу отфильтровывать большое количество неподтвержденных слухов, что помогает управлению информацией. К сожалению, в процессе фильтрации неизбежны потери и ценной информации. Средние скользящие подают сигналы, не содержащие помех, связанных со слухами, так как их графики строятся внутри ценовых окон. Они рисуют в режиме реального времени ценовые модели, которые, взаимодействуя с другими свойствами уровней поддержки/сопротивления, раскрывают прибыльные уровни конвергенции. [c.96]
Ежедневная рутинная работа поможет Вам идентифицировать многообещающие установочные наборы по Моделям Циклов, определить соотношение вознаграждения к рискам потерь и заранее оценить подходящие уровни для открытия/закрытия позиций. Постройте процесс автоматической фильтрации, позволяющий оценить выбор каждой акции и объективно исследовать ее по имеющимся характеристикам. Правильно выстроенный процесс позволит Вам выявлять установочные наборы с тройной поддержкой. Представьте себе, одно важное упущение, выбивающееся из торгового плана, сводит на нет возможность осуществить удачный трейд. К примеру, избегайте прорывов после сформировавшейся фигуры треугольника, если потенциальное вознаграждение не сулит хорошей прибыли или если ценовая модель конфликтует с характером графика. [c.134]
Мир рыночного шума скрывает множество благоприятных возможностей для прибыльного трейдинга. Свинг-трейдеры используют многочисленные поисковые инструменты для обнаружения скрытых сигналов и подготовки активных торговых позиций. Уверенные в своих силах участники рынка выстраивают графические базы данных для идентификации надежных установочных наборов. Многие другие игроки для выявления лучших ценовых моделей доверяют знаниям других авторитетов. Лучшие акции показывают превосходные результаты до тех пор, пока не подвергнутся процессу фильтрации, который ограничит специфическую пригодность акции в данных рыночных условиях. Они весьма сильно теряют свою силу, когда им придают большее значение, чем персональным усилиям и самодисциплине. [c.440]
Эта книга не только представляет и описывает все внутренние особенности японских свечей, но в дальнейшем может служить и справочным руководством. Каждая модель свечей будет определена и описана в стандартной форме, так что вы сможете быстро получить необходимую вам справку. Я представлю новый метод анализа, называемый фильтрацией свечей , который, по моим наблюдениям, чрезвычайно полезен для лучшего распознавания моделей. Вы увидите, что популярность его растет, поскольку он являет собой надежное основание для последующего анализа и исследований. [c.14]
Анализ японских свечей, применяемый вместе с другими техническими и рыночными индикаторами, повысит эффективность вашей торговли и поможет лучше понимать происходящее на рынках. Построение графиков свечей, анализ моделей и метод фильтрации дадут вам тот инструмент, который повысит вашу торговую результативность и поможет лучше понимать рынки. [c.14]
Фильтрация свечей прелагает метод торговли, основанный на комбинировании свечных моделей и других популярных инструментов технического анализа. Концепция фильтрации используется и во многих других формах технического анализа, теперь ее полезность испытана и в случае свечей. [c.264]
Сформулированы общие требования к построению математических моделей, в том числе феноменологических моделей фильтрации, используемых при анализе разработки месторождений. Автором и его коллегами разработано более 30 математических моделей с оригинальными вычислительными методами их решения. Из этих моделей в работе подробно описаны модели Навье-Стокса, Жуковского, Маскета-Леверетта, тепловые модели и предлагаемые методы их решения. Рассмотрена начально-краевая задача модели вязкой несжимаемой жидкости в пористой среде. [c.3]
В многоэтапной модели фильтрации и прогноза на i -м этапе, исходя из накопленной до сих пор информации и принятых решений, сглаживается или экстраполируется процесс т)(/) при t=ti. При этом, однако, учитывается, что критерий качества и ограничения задачи связывают между собой все оценки j, i—1,. .., п. Многоэтапная модель фильтрации и прогнозирования описывается многоэтапной задачей стохастического программирования с жесткими или условными статистическими или условными вероятностными ограничениями. В зависимости от содержательных особенностей задачи многоэтапная модель, как и одноэтап-ная, решается в априорных или апостериорных решающих правилах или решающих распределениях. [c.39]
Для математического моделирования объекта управления будем использовать наиболее широко применяемую двухпластовую модель фильтрации фунтовых вод в виде [c.46]
Разработка методов построения разнотипных индивидуальных моделей функционирования ПС. Были реализованы модифицированные алгоритмы моделирования, в том числе полиномиальный алгоритм метода группового учета аргументов, гармонический алгоритм метода группового учета аргументов, алгоритм Бокса-Дженкинса, алгоритм адаптивной фильтрации, авторегрессиопный алгоритм. [c.175]
В задачах линейной фильтрации и прогноза случайные процессы L, и g связаны соотношением вида (5.1). Взаимнооднозначное соответствие между i Li и P(ii, т)еЯ (см. теорему 2.1.) позволяет переформулировать задачи I и II и общую модель (5.2) — (5.4) в терминах функций веса. Критерий качества R прогноза — функция первых и вторых моментов ошибок и матрицы k искусственного рассеивания — [c.323]
Досигнальная область используется при фильтрации моделей из японских свечей — учитываются только те модели, которые образуются в период нахождения в этой зоне стохастической линии %D. Отсюда следует, что модели разворота, появляющиеся при %D равной 55, игнорируются. Следует отметить, что фильтруются только модели разворота, поскольку именно сигналов разворота ожидает трейдер. На рисунке В.З двойные стрелки представляют отфильтрованные модели, а одинарные — обычные модели свечей. Очевидно, что отфильтрованные модели абсолютно точно указывают на вершины и основания. [c.311]
Средний индикатор направления (ADX) указывает на завершение рекордного ралли акции Qual omm, более чем за две недели до того, как на дневном графике ценовые бары пробили трендовую линию. Хорошо настроенные технические индикаторы улавливают важные изменения в настроениях толпы задолго до ценовых моделей Используйте их для фильтрации установочных наборов для открытия позиций посредством конвергенции/дивергенции и уникальных характеристик ценовых графиков [c.286]
Перенастройте MA D гистограммы для увеличения скорости их сигналов при рассмотрении специфических рыночных условий. Более быстрые гистограммы чаще дают ложные сигналы, но позволяют быстрее реагировать на новые тенденции. Попробуйте применить комбинацию из 8-17-9 гистограмм MA D для сигнала на покупку и традиционный набор из 12-26-9 - для обнаружения зоны продаж акций. Или же расположите обе комбинации гистограмм в различных окнах под ценовыми графиками и используйте одну комбинацию для фильтрации другой. Так, например, когда быстрые расчеты инициируют сигнал на покупку, но более медленные не подтверждают его, наблюдайте за ценовой моделью с целью принятия окончательного решения по поводу того, какой сигнал более достоверный. [c.345]
Безупречные ценовые бары NR7 предопределяют резкое расширение цены в любом из направлений, без каких-либо предпочтений. Для установочного набора oiled spring требуется достаточно высокая относительная сила для фильтрации благоприятных условий для открытия длинных позиций на ожидании ценового прорыва. В противовес данному установочному набору, модель bear hug (медвежья хватка) (см. Главу 13) фильтрует бары NR7 посредством небольшой относительной силы, отбирая кандидатов для коротких позиций. Имейте в виду, что на графиках сильных кандидатов достаточно часто появляются неудавшиеся модели и тогда они предоставляют благоприятные условия для трейдинга в противоположном направлении. Наиболее эффективные стратегии инициируют двусторонние тактики, открывающие позиции в на- [c.476]
Тест 12. Пробой волатилъности с входом по лимитному приказу и фильтром трендов. Использована та же модель, что и в тестах 10—11 вместо ограничения длинными позициями или валютными рынками добавлен фильтр сигналов на наличие трендов по методу ADX или усредненного направленного движения (Wilder, 1978). Возможно, отсеивание рынков, где нет тренда, пилообразной торговли и затяжных сделок несколько улучшит результаты системы. ADX использован для фильтрации пробоев согласно исследованиям Уайта (White, 1993). Тренд считается су- [c.124]
Японские свечи предлагают картину краткосрочной торговли, изучая ее результаты, а не причины. Этот факт относит японские свечи к категории технического анализа. Нельзя игнорировать то, что на цены оказывают влияние психологически обусловленные эмоции инвестора страх, алчность и надежда. Общая психологическая атмосфера, царящая на торговой площадке, не может быть измерена статистически необходимо использовать какие-то формы технического анализа, чтобы оценить изменения, происходящие с психологией. Японские свечи фиксируют изменения в характере оценки стоимости инвесторами. Именно они затем отражаются в ценовых движениях. Свечи — не просто метод распознавания моделей они показывают, как взаимодействуют продавцы и покупатели. Графики японских свечей позволяют проникнуть внутрь финансовых рынков, что очень трудно сделать с помощью других графических методов. Они одинаково хорошо годятся и для акций, и для товарных рынков. Сопутствующие аналитические техники, такие как метод фильтрации свечей и графики andlePower, дадут вам новые возможности анализа и выбора моментов для совершения сделок. [c.19]
Смотреть страницы где упоминается термин Модель фильтрации
: [c.302] [c.322] [c.394] [c.380] [c.196] [c.39] [c.38] [c.498] [c.542]Смотреть главы в:
Скоростной анализ, статические поправки, суммирование -> Модель фильтрации