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Mathématiques Discussion :

Détection d'extremums locaux sur série temporelle bruitée


Sujet :

Mathématiques

  1. #1
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    Par défaut Détection d'extremums locaux sur série temporelle bruitée
    Bonjour,

    Je travail actuellement des séries temporelles (cours de bourse donc très bruités) sur lesquels j'aurais besoin de détecter les extremums (les points de résistance et de support) en continu. Il y a les techniques de lissage habituelles : moyenne mobile, spline, savitzky-golay, régression polynomiale....
    Ceci dit je suis confronté à deux problèmes :

    1. Je dois travailler sur les données réelles avec des extremums très précis : une fois que j'ai obtenu ma fonction lissée, mon point d'extremum (en abcisse) de la série initiale est approximé, je me retrouve donc parfois avec des extremums qui ont quelques observations d'avance ou de retard.

    2. Certaines techniques agissent avec beaucoup de retard. L'extremum est considéré comme définitif avec un lag important (trop).

    Quel technique me conseillerez-vous dans ce cadre ? Avez-vous déja eu besoin de définir des extremums en continu ?

    Merci de vos conseils.

  2. #2
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    le premier problème serait de définir ce qui est "bruit" de ce qui est "signal"
    S'il sagit de cours de bourse, cette question a-t-elle un sens ?

  3. #3
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    Salut!
    Avant que nous puissions te répondre, il faut que tu nous donnes une définition rigoureuse de ce que tu appelles un "extremum local". Ensuite, avec une telle définition, ça ne devrait pas être difficile.
    Jean-Marc Blanc

  4. #4
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    Bonjour FR119492 et désolé du temps de réponse :

    pour moi un extremum local est un point E appartenant à une courbe sachant qu'au voisinage de ce point, E est bien un extremum.

    Je poste un screenshot qui sera clair :


  5. #5
    Rédacteur

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    Salut!
    un point E appartenant à une courbe
    Cette définition ne s'applique pas à ton problème, parce que tu n'as pas une courbe, mais une série de points.

    sachant qu'au voisinage de ce point
    Comment définis-tu le "voisinage"?

    Un petit exemple pour être plus clair: tu as un signal échantillonné:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    14 19 27 24 20 18 21 26 35 32 25
    Tu peux croire que tu as deux maxima locaux, soit 27 et 35, ainsi qu'un minimum local, soit 18. mais si tu avais échantillonné à une fréquence double, tu aurais peut-être obtenu:
    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    14 16 19 22 27 23 26 21 20 24 18 25 21 17 26 30 35 27 32 21 25
    et tu trouverais 6 maxima locaux, soit 27, 26, 24, 25, 35 et 32 et 5 minima locaux, soit 23, 20, 18, 17 et 27. Cet exemple montre que la recherche des extrema d'une fonction bruitée puis échantillonnée est une opération très risquée. On peut même se demander si elle a un sens.
    Jean-Marc Blanc

  6. #6
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    Bonjour et merci de votre réponse rapide.

    Finalement je cherche à donner un sens mathématique à ma problématique : ce type de série temporelle étant tellement bruité, il est difficile de faire la moindre analyse à partir de celle-ci. Dans mon cas je voudrais réaliser un traitement économétrique sur la forme graphique des séries (reconnaissance de formes), pour cela il me faut un ensemble de points (extremums) qui "simplifie" la série initiale. Après quelques recherches, il semblerait q'un algorithme de compression de courbe comme celui de Douglas-Peucker puisse convenir. Au vu des précisions apportées, qu'en pensez-vous ?

  7. #7
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    Salut!
    Pour qu'on puisse t'aider efficacement, il faudrait qu'on ait une idée de ton problème dans sa globalité. Alors, je résume:

    Tu as une ou plusieurs suites de valeurs numériques (séries temporelles), probablement une par jour ouvrable. Tu dois commencer par décider ce que tu fais des fins de semaines: est-ce que tu considères que le samedi et le dimanche existent ou est-ce que le lundi suit immédiatement le vendredi.

    Sachant donc ce que sont tes données, il faut ensuite savoir quelles informations tu veux en tirer et surtout quand tu veux les obtenir: au fur et à mesure si tu veux étudier les cours en temps réel ou plus tard si tu fais une étude "historique". J'attends donc plus de détails.

    Jean-Marc Blanc

  8. #8
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    Bonjour,

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    Tu as une ou plusieurs suites de valeurs numériques (séries temporelles), probablement une par jour ouvrable. Tu dois commencer par décider ce que tu fais des fins de semaines: est-ce que tu considères que le samedi et le dimanche existent ou est-ce que le lundi suit immédiatement le vendredi.
    Je considère que le lundi suit immédiatement le vendredi. On "élimine" toujours les jours sans cotation sur ces séries temporelles.

    Code : Sélectionner tout - Visualiser dans une fenêtre à part
    Sachant donc ce que sont tes données, il faut ensuite savoir quelles informations tu veux en tirer et surtout quand tu veux les obtenir: au fur et à mesure si tu veux étudier les cours en temps réel ou plus tard si tu fais une étude "historique".
    Les deux ! Je m'explique : idéalement, j'aimerais que cela soit utilisable en continu (donc avec un lag le plus petit possible). Ceci dit j'en ai actuellement besoin pour réaliser des backtests (études historiques).

  9. #9
    Rédacteur

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    Salut!
    j'aimerais que cela soit utilisable en continu
    Si je te comprends bien, tu voudrais avoir jeudi matin l'analyse de tout ce qui s'est passé jusqu'au mercredi soir.

    Je vois encore deux autres points peu clairs dans ton énoncé:
    • Que représente le bruit et que représente le signal non bruité?
    • Pourquoi ton diagramme est-il fait de petits rectangles et non de points?


    Jean-Marc Blanc

  10. #10
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    outre les remarques précédentes, j'y ajouterais :

    Citation Envoyé par M.Max Voir le message
    ce type de série temporelle étant tellement bruité, il est difficile de faire la moindre analyse à partir de celle-ci.
    2 solutions :

    • soit les mesures ponctuelles ont réellement une valeur pour ce que tu veux en faire, et alors on part avec la courbe brute,
    • soit non, et alors on peut la lisser un peu (par exemple moyenne glissante).




    Citation Envoyé par M.Max Voir le message
    Après quelques recherches, il semblerait q'un algorithme de compression de courbe comme celui de Douglas-Peucker puisse convenir. Au vu des précisions apportées, qu'en pensez-vous ?
    Vu que c'est l'algo le plus couramment utilisé en finances, et vu la réussite perceptible par tous des prévisions des Bourses et des Banques, je ne saurais que trop te conseiller de regarder dans une autre direction.....


    PS: une recherche sur ce forum t'amènera quelques posts avec déjà des réponses....

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