実際にDCT平滑化を為替相場に応用してみると、フーリエ変換が必ずしも因果的でないことが問題となってくる。
つまり、離散コサイン変換をするとそれ自体、矩形窓を使うことと等しいことになる。それが問題で、未来のデータが
過去のデータに影響を与えてしまう。いわゆるリペイントというやつである。
それを最小限にするにはどうすればいいか、だらだら考えてた
とりあえず
* オーバーサンプリングを使う(一時間足のところ、5分足で平滑化するとか)、ただしこれでもゼロにはならない
* 因果的なFIRを用いる
というのを思いついた。
いずれにせよ平滑化は遅れがでてしまう。。
また、H^\infty 最適化における因果的B-spline補完というのもあって、面白そうではある。
それにしてもエーラース先生はすごいね!
つまり、離散コサイン変換をするとそれ自体、矩形窓を使うことと等しいことになる。それが問題で、未来のデータが
過去のデータに影響を与えてしまう。いわゆるリペイントというやつである。
それを最小限にするにはどうすればいいか、だらだら考えてた
とりあえず
* オーバーサンプリングを使う(一時間足のところ、5分足で平滑化するとか)、ただしこれでもゼロにはならない
* 因果的なFIRを用いる
というのを思いついた。
いずれにせよ平滑化は遅れがでてしまう。。
また、H^\infty 最適化における因果的B-spline補完というのもあって、面白そうではある。
それにしてもエーラース先生はすごいね!
※コメント投稿者のブログIDはブログ作成者のみに通知されます