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Transformação Wavelet para filtrar dados financeiros em tempo real para esignal Classificação e resumo

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Transformação Wavelet para filtrar dados financeiros em tempo real para esignal Descrição

O desenvolvimento de processamento de sinal digital permite melhorar indicadores clássicos essencialmente devido à aplicação de métodos modernos de Processamento de informações para os preços. Indicadores começaram a suavizar melhor e atrasar menos. No entanto, Santo Graal falhou. Primeiro, os preços são não estacionários, isto é. As características dos filtros são variadas durante o tempo. Segundo, como diferente de problemas técnicos, o tipo de um sinal e distribuições de ruído para o O preço é desconhecido, ou seja, ninguém sabe o que filtrar na verdade. Terceiro, sendo Filtrado por meio de métodos Fourier e similares, os preços alteram o anterior Valores para a adição dos novos dados: Recebemos tendências ideais sob um histórico dados, mas só podemos negociá-los da mão direita para a mão esquerda. A transformação de Fourier é baseada na representação da série inicial pelo Soma infinita de sinusóides com várias fases, amplitude e frequência. Recentemente, as transformações de wavelet foi amplamente adotada em várias áreas de dados processamento em que as séries iniciais são representadas como a soma de alguns localmente funções definidas denominadas wavelets. Eles são construídos por mudanças e verticais e dimensionamento horizontal de certa a função Protótipo. Wavelet. transformação, em essência, é fractal que permite ao efetivo usando-o no análise técnica. Primeiro, permite realizar a análise multicone de os preços, objectivamente identificar tendências em várias escalas por duração e amplitude, Comerciantes separados para vários grupos: varredores, comerciantes de dia, comerciantes de balanço, operadores de posição e investidores de longo prazo. A análise multicone pode ser interpretado como a análise em vários prazos. Em segundo lugar, permite determinar ruído como o insuficiente para a recepção da amplitude e frequência de lucro movimento dos preços que permitem efetivamente filtrar a série de preços simplesmente subtraindo as wavelets de escala mais baixa a partir dele. Terceiro, a filtração adicional de ruído branco sem demora é possível. Quarta, as tendências de longo prazo são definidas objetivamente. Quinto, as wavelets não contêm parâmetros otimizados em construção para indicadores padrão. Sexto, o tipo de wavelets usado é adaptado para lidar com o tempo encomendado dados e não distorcia nos últimos valores de preço. Sétimo, o A transformação de wavelet usada é muito eficaz computacionalmente que permite usá-lo em tempo real para os grandes massivos dos dados do carrapato. Oitavo, é eficaz usar Wavelets como dados de entrada para redes neurais e outros métodos de previsão e reconhecimento. Plataformas suportadas: Windows 95, Windows NT, Windows 2000, Windows XP, Windows 98, Windows Me

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