W celu wygenerowania modelu autoregresji mamy komendę aryule () i możemy również używać filtrówEstymując model AR. Ale jak mam wygenerować modelu MA Na przykład, czy ktoś może pokazać, jak wygenerować model MA (20) nie mogłem znaleźć żadnych odpowiednich technik, aby to zrobić. Hałas jest generowany z mapy nieliniowej Więc model MA będzie ustępował przez epsilon. Q1: Będzie bardzo pomocne, jeśli kod i funkcjonalna forma MA są wyświetlane najlepiej MA (20) przy użyciu powyższego modelu szumu. Q2: W ten sposób wygenerowałem AR (20) przy użyciu losowego szumu, ale nie wiem jak używać powyższego równania jako hałasu, zamiast używać rand dla MA i AR zapytał 15 sierpnia 14 o 17:30 Mój problem polega na użyciu filtr. Nie znam funkcji transferowej, ale wspomniałeś, że liczniki B39 są współczynnikami MA, więc B powinno być 20 elementami a nie A39. Następnie powiedzmy, że model ma przełom 0.5, możesz proszę pokazywać kodem, w jaki sposób mogę utworzyć model MA z przechwytem 0.5 (jak wspomnieć o przechwytaniu w filtrze () i przy użyciu wejścia zdefiniowanego w moim pytaniu proszę dziękuję dla filtra kwantowego (b, a, X) filtruje dane wektora X z filtrem opisanym przez wektora współczynnika licznikowego b a denominator coefficient a a. Jeśli a (1) nie jest równy 1, filtr normalizuje współczynniki filtru przez a (1). Jeśli a (1) wynosi 0, filtr zwróci error. quot (mathworkshelpmatlabreffilter. html) obszar problemu, jak nie rozumiem, jak określić a, b (współczynniki filtru), gdy jest przechwytywanie powiedzieć 0.5 lub przechwytywanie 1.Could można pokazać przykład MA z filtrem i non-zero przechwytywania za pomocą wejścia o których wspomniałem w pytaniu ndash SKM 19 sierpnia o godzinie 17:45 Korzystając z programu MATLAB, jak mogę znaleźć 3-dniowe średniej ruchomej konkretnej kolumny matrycy i dodać średnią ruchomą do tej matrycy Próbuję obliczyć 3-dniową średnią ruchomej od dołu do góry matrycy. Mam podany mój kod: Biorąc pod uwagę następujące macierzy a i maski: próbowałem wykonania komendy conv, ale otrzymuję błąd. Oto komenda conv, którą próbowałem użyć w drugiej kolumnie macierzy a: Wyjście I pragnienie jest podane w następującej matrycy: Jeśli masz jakieś sugestie, bardzo bym to docenił. Dziękuję W kolumnie 2 matrycy a, obliczam średnią ruchu trzydniowego w następujący sposób i umieszczając wynik w kolumnie 4 matrycy a (zmieniłam nazwę matrycy jako 39desiredOutput39 tylko dla ilustracji). Średnia 3-dniowa z 17, 14, 11 wynosi 14, 3-dniowa średnia z 14, 11, 8 jest 11, 3-dniowa średnia z 11, 8, 5 jest równa 8, a średnia 3-dniowa z 8, 2 to 5. W czwartej kolumnie nie ma wartości w dolnych dwóch wierszach, ponieważ obliczanie dla 3-dniowej średniej ruchomej zaczyna się od dołu. Wyjście 39valid39 nie będzie wyświetlane do co najmniej 17, 14 i 11. Mamy nadzieję, że to ma sens ndash Aaron 12 czerwca 13 w 1:28 Ogólnie pomogłoby, gdybyś wykazał błąd. W tym przypadku robisz dwie rzeczy niewłaściwie: najpierw trzeba podzielić rozdzielczość na trzy (lub długość średniej ruchomej). Zauważ rozmiar c. Nie możesz po prostu zmieścić się w c. Typowym sposobem na uzyskanie średniej ruchomej byłoby użycie tego samego: ale to nie wygląda tak, jak chcesz. Zamiast tego musisz zmusić się do używania kilku wierszy: Pierwsza średnia ruchoma modelu Simulink do kodu źródłowego C Pierwszą średnią ruchomej modelu handlu Simulink do kodu źródłowego C finally8230it jest tutaj kompletny koniec do końca Wizualna reprezentacja (utworzona w Matlab8217s Simulink i Stateflow) Twój pomysł handlowy do C w dowolnym systemie operacyjnym, w tym Windows, Linux, a nawet Mac OSX. Przez wszystkie lata w eksploracji i badaniu jest to ostateczny sposób na budowanie własnego, szybkiego systemu handlu. Dlatego całkowicie koncentruję się na 100 na tym nowym podejściu, w przeciwieństwie do innych hałaśliwych i rozpraszających podejść, których nie znam, nie będę wymieniać. Nie tylko możesz wziąć ten sam model wizualny i wygenerować kod do dowolnego sprzętu opisowego języka (HDL) do producenta FPGA z VHDL lub Verilog. Ponieważ nie jestem ekspertem w tej przestrzeni, pozostawię ją ekspertom, do których mam dostęp, aby pomóc w razie potrzeby. Po prostu FYI, że FPGA jest wyjątkowo niską latencją, możliwa dzięki wyspecjalizowanemu sprzętowi. Mam nadzieję, że ten film wideo pomaga pokazać te możliwości. Dla osób zainteresowanych przykładowymi plikami można je pobrać za pośrednictwem mojego działu członkowskiego ELITE. Teraz, gdy ta metodologia została zakończona, możemy przejść na następny etap prototypowania pewnych realnych strategii, takich jak: Pamiętaj, że ta prośba jest również dostępna: Wszystkie przyszłe strategie handlowe opracowane za pośrednictwem Simulink zostaną dostarczone wszystkim członkom Quant Elite UWAGA Teraz opublikuj moje ostrzeżenia handlowe na moim osobistym FACEBOOK ACCOUNT i TWITTER. Nie martw się jak ja nie post głupie filmy kota lub co jesz Share this: O autorze Cześć, że mam na imię Bryan Downing. Jestem częścią firmy o nazwie QuantLabs To jest szczególnie firma z dużym blogiem o technologiach, handlu, finansach, inwestycjach, kwotach itp. Posiada informacje na temat sposobów rozmów kwalifikacyjnych z dużymi firmami, takimi jak Morgan Stanley, Bloomberg, Citibank , i IBM. Zawiera również różne unikalne porady i wskazówki dotyczące programowania w języku Java, C lub C. Opublikuje różne techniki w nauce o Matlaba i budowaniu modeli lub strategii. Wiele jest tu, jeśli wpadasz w świat finansowy, jak kwantowe lub techniczne analizy. Omówiono również przyszłe pokolenie handlu i programowania Specjały: C, Java, C, Matlab, kwanty, modele, strategie, analiza techniczna, linux, okna P. S. Wiem, że jestem najgorszym typistą. Nie przejmuj się tym, bo lubię zadzierać i uprzyjemnić sobie to, co robię podczas pisania. Może pewnego dnia mogę uzyskać pełny edytor kopii, aby pomóc. Pamiętaj, że wolę filmy, ponieważ są one znacznie łatwiejsze do produkcji, więc sprawdź mój film na youtubequantlabs Chcesz handlować jak szef Dowiedz się, jak Algo Tajemnice mogą poprawić swoje życie Twoje informacje są bezpieczne z nami 100 i nigdy nie zostaną udostępnioneDownload movAv. m ( zobacz także movAv2 - zaktualizowana wersja umożliwiająca ważenie) Opis Matlab zawiera funkcje movavg i tsmovavg (średnia ruchoma serii czasowej) w programie Financial Toolbox, a program movAv ma na celu skopiowanie podstawowych funkcji tych elementów. Kod tutaj zapewnia dobry przykład zarządzania indeksami wewnątrz pętli, które mogą być mylące na początek. Ive celowo przechowywać kod krótkie i proste, aby zachować ten proces jasne. movAv wykonuje prostą średnią ruchową, która może być wykorzystywana do odzyskiwania hałaśliwych danych w niektórych sytuacjach. Działa, przyjmując średnią wejścia (y) w oknie czasu przesuwu, którego wielkość jest określona przez n. Im większy n, tym większa jest ilość efektu wygładzania efektu n względem długości wektora wejściowego y. i skutecznie (dobrze, sortuje) tworzy filtr częstotliwości dolnoprzepustowej - patrz sekcja przykłady i rozważania. Ponieważ ilość wygładzania zapewniona przez każdą wartość n jest względna względem długości wektora wejściowego, zawsze warto testować różne wartości, aby zobaczyć, co jest właściwe. Pamiętaj również, że n punktów są tracone po każdej średniej, jeśli n wynosi 100, pierwsze 99 punktów wektora wejściowego nie zawiera wystarczających danych dla średniej wartości 100pt. Można to uniknąć poprzez ułożenie średnich, na przykład poniższy kod i wykres porównują różne średnie okna długości. Zauważ, że płynność 1010pt jest porównywana z pojedynczą średnią 20pt. W obu przypadkach 20 punktów danych są tracone w całości. Utwórz xaxis x1: 0.01: 5 Wygeneruj hałas hałasuReps 4 reprezacja szumu (randn (1, stłum. (Numel (x) noiseReps)), noiseReps, 1) zmiana szumu (hałas, hałas 1, hałas) Odtworzenie hałasu ydata yexp x) 10noise (1: długość (x)) Średnie perfrom: y2 movAv (y, 10) 10 pkt y3 movAv (y2, 10) 1010 pkt y4 movAv (y, 20) 20 pkt y5 movAv (y, 40) 40 pkt y6 movAv (y, 100) 100 pkt Opis wykresu wykresu (x, y, y2, y3, y4, y5, y6) (dane surowe, średnia ruchoma 10pt, 1010pt, 20pt, 40pt, 100pt) xlabel (x) ylabel y) tytuł (porównanie średnich kroczących) movAv. m kod biegu wyjściowego wyjście movAv (y, n) Pierwsza linia definiuje nazwy funkcji, wejścia i wyjścia. Wejście x powinno być wektorem danych do wykonywania średniej na, n powinno być liczbą punktów do wykonywania średniej nad wyjściem będzie zawierać uśrednione dane zwracane przez funkcję. Prealokacja wyjścia wyjściowegoNaN (1, numel (y)) Znajdź punkt środkowy n midPoint round (n2) Główna praca funkcji jest wykonywana w pętli for, ale zanim rozpoczniesz dwie rzeczy. Po pierwsze, wyjście jest wstępnie alokowane jako NaN, to służyło dwóm celom. Po pierwsze, prealokacja jest ogólnie dobrą praktyką, ponieważ zmniejsza żonglowanie pamięci, co Matlab musi zrobić, po drugie, bardzo łatwo umieścić uśrednione dane jako wyjściowe w takim samym rozmiarze, jak wektora wejściowego. Oznacza to, że ten sam xaxis może być używany później dla obu, co jest wygodne do spisu, alternatywnie NaN można usunąć później w jednej linii kodu (wyjście wyjściowe (Zmienna midPoint będzie używana do wyrównywania danych wektora wyjściowego. n 10, 10 punktów zostanie utracone, ponieważ w pierwszych 9 punktach wektora wejściowego nie ma wystarczająco dużo danych, aby uzyskać średnią z 10 punktów. Jak wyjście będzie krótsze niż wejście, to musi być wyrównane prawidłowo. należy użyć tak, aby na początku i na końcu była zgubna ilość danych na początku i na końcu, a dane wejściowe są ustawione w linii z wyjściami buforów NaN utworzonych podczas wstępnego przypisywania danych wyjściowych dla długości 1: y (y) - n over (a: b) ban Oblicz średnie wyjście (amidPoint) mean (y (a: b)) end W samej pętli for, średnia jest przejęta przez każdy kolejny segment wejścia. Pętla będzie działać na a. zdefiniowane jako 1 do długości wejścia (y), minus dane, które zostaną utracone (n).Jeżeli wejście jest równe 100 punktom ng i n wynosi 10, pętla będzie działać z (a) od 1 do 90. Oznacza to, że pierwszy indeks segmentu ma być uśredniony. Drugi indeks (b) jest po prostu-1. Więc na pierwszej iteracji, a1. n10. więc b 11-1 10. Pierwsza średnia przejęła y (a: b). lub x (1:10). Średnia tego segmentu, która jest pojedynczą wartością, jest przechowywana na wyjściu w indeksie amidPoint. lub 156. Podczas drugiej iteracji, a2. b 210-1 11. więc średnia jest przejęta przez x (2:11) i zapisana na wyjściu (7). Przy ostatniej iteracji pętli dla wejścia o długości 100, a91. b 9010-1 100, więc średnia jest przejęta przez x (91: 100) i zapisana na wyjściu (95). Pozostawia to wyjście z wartością n (10) NaN w indeksie (1: 5) i (96: 100). Przykłady i rozważania Poruszanie się średnimi jest przydatne w niektórych sytuacjach, ale nie zawsze jest najlepszym wyborem. Oto dwa przykłady, w których niekoniecznie są one optymalne. Kalibracja mikrofonu Zestaw danych reprezentuje poziomy każdej częstotliwości generowanej przez głośnik i zarejestrowany przez mikrofon o znanej liniowej odpowiedzi. Wyjście głośnika zmienia się z częstotliwością, ale możemy poprawić tę zmianę za pomocą danych kalibracji - wyjście może być regulowane na poziomie w celu uwzględnienia fluktuacji kalibracji. Zwróć uwagę, że surowe dane są hałaśliwe - oznacza to, że niewielka zmiana częstotliwości wydaje się wymagać dużego, niepoprawnego, zmian poziomu w celu uwzględnienia. Czy jest to realistyczne Lub czy jest to produkt środowiska zapisu W tym przypadku rozsądne jest zastosowanie średniej ruchomej, która wygładzi krzywą poziomu, aby uzyskać krzywą kalibracji, która jest nieco mniej nieregularna. Ale dlaczego nie jest to optymalne w tym przykładzie? Więcej danych byłoby lepiej - wielokrotne kalibracje uśrednione razem zniszczą hałas w systemie (tak długo, jak jego losowo) i zapewniają krzywiznę z mniej subtelnym szczegółem utracone. Średnia ruchoma może tylko przybliżać tę sytuację i może usunąć niektóre z wyższych częstotliwości i szczytów z krzywej, która naprawdę istnieje. Sine waves Wykorzystanie średniej ruchomej na falach sinusoidalnych podkreśla dwa punkty: Ogólny problem polegający na wybraniu rozsądnej liczby punktów do osiągnięcia średniej. To proste, ale istnieją skuteczniejsze metody analizy sygnału niż uśrednione sygnały oscylacyjne w dziedzinie czasowej. Na tym wykresie pierwsza fala sinusoidy jest wykreślana na niebiesko. Hałas jest dodawany i wykreślany jako krzywa pomarańczowa. Średnia ruchoma jest wykonywana w różnych punktach, aby sprawdzić, czy oryginalna fala może zostać odzyskana. 5 i 10 punktów daje rozsądne wyniki, ale nie usuwaj całkowicie szumu, gdzie coraz większe punkty zaczynają tracić szczegóły amplitudy, gdy średnia rozciąga się na różnych fazach (pamiętaj, że fala oscyluje wokół zera, a średnia -1) Alternatywnym podejściem byłoby zbudowanie filtra dolnoprzepustowego niż można go zastosować do sygnału w dziedzinie częstotliwości. Nie będę wchodzić w szczegóły, ponieważ wykraczało poza zakres tego artykułu, ale ponieważ szum jest znacznie wyższy niż częstotliwość podstawowa fal, byłoby w tym przypadku dość łatwo utworzyć filtr dolnoprzepustowy niż usunie wysoką częstotliwość hałas.
No comments:
Post a Comment