Донецький національний технічний університет
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
https://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/30370| Назва: | Порівняльний імовірнісно-статистичний аналіз сигналів, що генеруються алгоритмами класичного і нового оригінального синтетичного ковзного середнього |
| Інші назви: | COMPARATIVE PERFORMANCE AND STATISTICAL ANALYSIS OF SIGNALS GENERATED BY ALGORITHMS OF CLASSICAL AND NEW ORIGINAL SYNTHETIC CROSS-BROAD AVERAGE |
| Автори: | Тихонова, О.А. Скрипник, Т.В. |
| Ключові слова: | ковзне середнє зростаючий тренд регресний тренд ймовірність трендові ділянки |
| Дата публікації: | лис-2018 |
| Видавництво: | Донецький національний технічний університет |
| Серія/номер: | Інформатика, кібернетика та обчислювальна техніка;№2 (27)’ 2018 |
| Короткий огляд (реферат): | В цій роботі проведено порівняльний аналіз імовірнісних показників генерації сигналів класичних алгоритмів прийняття рішень і нового алгоритму синтетичного ковзного середнього на історичних даних добових цін валютних пар євро-долар, що було взято у відкритих джерелах. |
| Опис: | In this work a comparative analysis of probabilistic indicators of the generation of signals of classical decision-making algorithms and a new synthetic moving average algorithm on historical data of daily prices of euro-dollar currency pairs, which was taken in open sources, was carried out. Indicators based on the synthetic moving average algorithm have a very high probability of generating the correct signals. With linear frequency distortions and linearization of nonlinear trends, the generation of the correct signal takes place under the condition that the length of the allocated trend exceeds the size of the sliding window. But even in this case, the generation of the correct signal may prove useless due to a temporary delay. These indicators are recommended for application only on trendy sections of a discrete series, provided that the length of the allocated trend is much higher than the size of the sliding window. The Synthetic Moving Average (SMA) algorithm generates statistically independent averaging results that are characterized by minimal linear frequency distortions in the transparency band. This results in a minimal effect of biasing the resulting averaging results from digital discrete data. As a consequence of this, there is, on the one hand, a minimum dispersion index, such as the timing of the generation of the correct signal. On the other hand, the SMA algorithm finely reacts to the smallest fluctuations of the discrete series. This allows using these indicators as oscillators and exploring with them the short-term trends. |
| URI (Уніфікований ідентифікатор ресурсу): | http://ea.donntu.edu.ua/jspui/handle/123456789/30370 |
| ISSN: | 1996-1588 |
| Розташовується у зібраннях: | Наукові публікації кафедри прикладної математики та інформатики |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| Tykhonova_Skr.pdf | 2,17 MB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.