Sense-rumstemperatur och display i LCD-skärm med Simulink och Arduino UNO Figuren 8 visar hela Simulink-modellen för projektet. Det har 3 delar maskinvaruinmatning - Där data från sensorer kommer att läsas Databehandling - Det är ett glidande medelfilter. Hårdvaruutgång - Behandlade data skrivs till displayen med det här blocket. Andra viktiga komponenter i modellen är Rate övergångsblock (ges av RT) - De används eftersom det finns signaler med olika hastigheter. Funktionssamtalgeneratorblock (Givet av f ()) - Det brukar skriva på LCD-skärmen först efter en viss tidsperiod. Den här tiden ska vara ett heltal flera av programslingstiden. Nu går du till maskinvaruinmatningsblocket vi läser temperaturgivarens ingångsstift (det är den analoga stiftet där temperatursensorn är ansluten) och LDR-stiftdata. Vi behöver också konvertera temperaturdata till grad Celsius. Jag använder LM 35 temperaturgivare och dess kalibreringsschema är lätt tillgängligt på internet (bara google it). Vi behöver använda följande formel för konvertering, SensorReading Detta värde kommer att erhållas från sensorn Nästa är filtret. Här har jag använt ett 10-punkts glidande medelfilter. du kan också använda något annat filter. (Se fig 10) Slutligen måste vi göra lite arbete för att skicka data till LCD. Eftersom Simulink inte kan skicka sträng - och charttypdata måste vi använda någon alternativ metod. Här skickar jag ASCII-värdet av vad som ska skrivas ut på LCD-skärmen. För detta behöver vi skapa en lista variabler som består av möjliga tecken som ska skrivas ut med sina ASCII-värden. (Som A, A, B, b. Z, z, 0,1,2. 9 och naturligtvis decimaltecknet (.) Och mellanslag ()). Temperaturdata är i dubbeltypsdata och vi måste konvertera den till en sträng. Om du ser figur 11 kommer proceduren vara tydlig. Bussen används för att konvertera 11 data till en array. Slutligen kommer vi att ansluta bussen till S-Function skapad i tidigare steg. (Se figur 12). Nu kan vi köra modellen för att se produktionen i LCD. Första glidande genomsnitts Simulink-handelsmodell till C-källa Kodkod Första glidande Simulink-handelsmodell till C-källkod Finally8230it är här fullständigt slutet till slutet Visuell representation (skapad inom Matlab8217s Simulink och Stateflow ) Av din handelside till C i något operativsystem inklusive Windows, Linux eller Mac OSX. Av alla åren i utforskning och undersökning är detta det ultimata sättet att bygga ditt höghastighets självständiga handelssystem. Därför är jag helt fokuserad 100 på detta helt nya tillvägagångssätt i motsats till de andra bullriga och störande 8216sekundära8217-tillvägagångssätt som jag inte ska namnge. Inte bara det, du kan ta samma visuella modell och kod generera till något maskinvarubeskrivningsspråk (HDL) till din FPGA-tillverkare med VHDL eller Verilog. Eftersom jag inte är någon expert i detta utrymme, lämnar jag det till experterna som jag har tillgång till för att hjälpa till vid behov. Bara en FYI att FPGA är den ultra lägsta latens möjlig via specialiserad hårdvara. Jag hoppas att den här videon hjälper till att demonstrera dessa möjligheter. För dem som är intresserade av provfilerna kan de hämtas via min ELITE Membership sektion n. Nu när den här metoden har slutförts kan vi gå vidare till nästa prototyperingsstadium: några riktiga världsstrategier som: Kom ihåg att den här förfrågan också finns där: Alla framtida handelsstrategier som utvecklats via Simulink kommer att ges till alla Quant Elite-medlemmar NOTERA Jag skickar nu mina TRADING ALERTS till min personliga FACEBOOK ACCOUNT och TWITTER. Oroa dig inte eftersom jag inte lägger upp dumma kattvideor eller vad jag äter Dela det här: Om författaren Hej jag där Jag heter Bryan Downing. Jag är en del av ett företag som heter QuantLabs. Det här är specifikt ett företag med en hög profilblogg om teknik, handel, ekonomi, investering, kvant etc. Det postar saker om hur man gör jobbintervjuer med stora företag som Morgan Stanley, Bloomberg, Citibank , Och IBM. Det lägger också in olika unika tips och tricks på Java, C eller C programmering. Den postar om olika tekniker för att lära sig om Matlab och bygga modeller eller strategier. Det finns mycket här om du går in i den finansiella världen som kvant eller teknisk analys. Det diskuterar också den framtida generationen av handel och programmering Specialiteter: C, Java, C, Matlab, kvant, modeller, strategier, teknisk analys, Linux, Windows P. S. Jag har varit känd för att vara den värsta maskinskrivaren. Bli inte förolämpad av det, eftersom jag gillar att smälla ut saker och lägga priorty av vad jag gör över att skriva. Kanske en dag kan jag få en fulltext kopioredigerare för att hjälpa till. Lägg märke till att jag föredrar videor eftersom de är mycket enklare att producera så kolla in mina många video på youtubequantlabs Vill du handla som en chef Lär dig hur Algo Secrets kan förbättra ditt liv Din information är 100 säker med oss och kommer aldrig att delas Dokumentation Flyttande Medel Metod 8212 Medelvärdesmetod Skjutfönster (standard) Exponentiell viktning Skjutfönster 8212 Ett fönstret med längd Fönsterlängden rör sig över ingångsdata längs varje kanal. För varje prov rör sig fönstret, beräknar blocket genomsnittet över data i fönstret. Exponentiell viktning 8212 Blocken multiplicerar proverna med en uppsättning viktningsfaktorer. Storleken på viktningsfaktorerna minskar exponentiellt när åldern för data ökar, når aldrig noll. För att beräkna medelvärdet summerar algoritmen den viktiga data. Ange fönsterlängd 8212 Flagga för att ange fönsterlängd på (standard) av När du markerar den här kryssrutan är längden på glidfönstret lika med det värde du anger i Fönsterlängd. När du avmarkerar den här kryssrutan är längden på glidfönstret oändligt. I det här läget beräknar blocket genomsnittet av det aktuella provet och alla tidigare prover i kanalen. Fönsterlängd 8212 Glidfönsterets längd 4 (standard) Positivt skalärt heltal Fönsterlängden anger längden på glidfönstret. Den här parametern visas när du markerar kryssrutan Specifiera fönsterlängd. Glömma faktor 8212 Exponentiell viktningsfaktor 0,9 (standard) positiv real skalär i intervallet (0,1 Denna parameter gäller när du ställer in metod för exponentiell viktning. En glömande faktor på 0,9 ger större vikt än de äldre data än en glömande faktor på 0,1 En förglömlig faktor på 1,0 anger oändligt minne. Alla tidigare prover har samma vikt. Denna parameter är inställbar. Du kan ändra dess värde även under simuleringen. Simulera med 8212 Typ av simulering för att köra Kodgenerering (standard) Tolkat utförande Simulera Modell som använder genererad C-kod. Första gången du kör en simulering, genererar Simulink x00AE C-kod för blocket. C-koden återanvänds för efterföljande simuleringar, så länge som modellen inte ändras. Detta alternativ kräver ytterligare starttid, men ger snabbare Simuleringshastighet än tolkad utförande. Simulera modell med MATLAB x00AE tolk. Detta alternativ förkortar starttiden men har långsammare simuleringshastighet än kod Generation. Mer om algoritmer Glidande fönstermetod I glidfönstermetoden är utmatningen för varje inmatningsprov medelvärdet av det aktuella provet och de tidigare Len-1-proverna. Len är längden på fönstret. För att beräkna de första Len-1-utgångarna, när fönstret inte har tillräckligt med data fyller algoritmen fönstret med nollor. Som ett exempel, för att beräkna medelvärdet när det andra ingångsprovet kommer in fyller algoritmen fönstret med Len-2-nollor. Datav vektorn, x. är då de två dataproverna följt av Len-2 nollor. När du anger egenskapen SpecifyWindowLength till fel. algoritmen väljer en oändlig fönsterlängd. I detta läge är utmatningen det rörliga genomsnittet för det aktuella provet och alla tidigare prover i kanalen. Exponentiell viktningsmetod I exponentiell viktningsmetod beräknas det rörliga genomsnittet rekursivt med hjälp av dessa formler: w N. x03BB x03BB w N x2212 1. x03BB 1. x x00AF N. x03BB (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB (1 w N. x03BB) x N x xAFAF N. x03BB 8212 Flyttande medelvärde vid det aktuella provet x N 8212 Nuvarande dataingångsprov x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Flyttmedelvärde vid föregående prov 955 8212 Glömma faktor w N. x03BB 8212 Viktningsfaktor applicerad på det aktuella datasamplet (1 x2212 1 w N. x03BB) x x00AF N x2212 1. x03BB 8212 Effekt av tidigare data i medelvärdet För det första provet, där N 1 väljer algoritmen v N. x03BB 1. För nästa prov uppdateras viktningsfaktorn och används för att beräkna medelvärdet, enligt den rekursiva ekvationen. När åldern för data ökar, minskar vikten av viktningsfaktorn exponentiellt och når aldrig noll. Med andra ord har de senaste uppgifterna större inverkan på det nuvarande genomsnittet än de äldre data. Värdet av den glömma faktorn bestämmer vikten av förändring av viktningsfaktorerna. En glömande faktor på 0,9 ger större vikt än den äldre data än en glömande faktor på 0,1. En glömande faktor på 1,0 indikerar oändligt minne. Alla föregående prover ges lika vikt. Systemobjekt Välj ditt land2.1 Flytta genomsnittsmodeller (MA modeller) Tidsseriemodeller som kallas ARIMA-modeller kan innefatta autoregressiva termer och eller rörliga genomsnittsvillkor. I vecka 1 lärde vi oss en autoregressiv term i en tidsseriemodell för variabeln x t är ett fördröjt värde av x t. Till exempel är en lag 1-autoregressiv term x t-1 (multiplicerad med en koefficient). Denna lektion definierar glidande medelvärden. En glidande medelfrist i en tidsseriemodell är ett tidigare fel (multiplicerat med en koefficient). Låt (wt overset N (0, sigma2w)), vilket betyder att w t är identiskt oberoende fördelade, var och en med en normal fördelning med medelvärde 0 och samma varians. Den första ordningens rörliga genomsnittsmodell, betecknad med MA (1) är (xt mu wt theta1w) Den andra ordens rörliga genomsnittsmodellen, betecknad med MA (2) är (xt mu wt theta1w theta2w) , betecknad med MA (q) är (xt mu wt theta1w theta2w prickar thetaqw) Anm. Många läroböcker och programvara definierar modellen med negativa tecken före villkoren. Detta ändrar inte de allmänna teoretiska egenskaperna hos modellen, även om den ändrar de algebraiska tecknen på uppskattade koefficientvärden och (unsquared) termer i formler för ACF och variationer. Du måste kontrollera din programvara för att kontrollera om negativa eller positiva tecken har använts för att korrekt beräkna den beräknade modellen. R använder positiva tecken i sin underliggande modell, som vi gör här. Teoretiska egenskaper hos en tidsserie med en MA (1) modell Observera att det enda nonzero-värdet i teoretisk ACF är för lag 1. Alla andra autokorrelationer är 0. Således är ett prov ACF med en signifikant autokorrelation endast vid lag 1 en indikator på en möjlig MA (1) modell. För intresserade studenter är bevis på dessa egenskaper en bilaga till denna handout. Exempel 1 Antag att en MA (1) modell är x t10 w t, 7 w t-1. Var (överskridande N (0,1)). Således är koefficienten 1 0,7. Den teoretiska ACF ges av En plot av denna ACF följer. Den visade ploten är den teoretiska ACF för en MA (1) med 1 0,7. I praktiken ger ett prov vanligen vanligtvis ett så tydligt mönster. Med hjälp av R simulerade vi n 100 provvärden med hjälp av modellen x t 10 w t .7 w t-1 där vikt N (0,1). För denna simulering följer en tidsserieplot av provdata. Vi kan inte berätta mycket från denna plot. Provet ACF för den simulerade data följer. Vi ser en spik vid lag 1 följt av allmänt icke-signifikanta värden för lags över 1. Observera att provet ACF inte matchar det teoretiska mönstret för den underliggande MA (1), vilket är att alla autokorrelationer för lags över 1 kommer att vara 0 . Ett annat prov skulle ha en något annorlunda prov ACF som visas nedan, men skulle troligen ha samma breda funktioner. Terapeutiska egenskaper hos en tids serie med en MA (2) modell För MA (2) modellen är teoretiska egenskaper följande: Observera att de enda nonzero-värdena i teoretisk ACF är för lags 1 och 2. Autokorrelationer för högre lags är 0 . En ACF med signifikanta autokorrelationer vid lags 1 och 2, men icke-signifikanta autokorrelationer för högre lags indikerar en möjlig MA (2) modell. Iid N (0,1). Koefficienterna är 1 0,5 och 2 0,3. Eftersom det här är en MA (2), kommer den teoretiska ACF endast att ha nonzero-värden endast vid lags 1 och 2. Värdena för de två icke-oberoende autokorrelationerna är A-plot av den teoretiska ACF följer. Såsom nästan alltid är fallet kommer provdata inte att fungera så perfekt som teori. Vi simulerade n 150 provvärden för modellen x t 10 w t .5 w t-1 .3 w t-2. Var vet N (0,1). Tidsserierna av data följer. Som med tidsserien för MA (1) provdata kan du inte berätta mycket för det. Provet ACF för den simulerade data följer. Mönstret är typiskt för situationer där en MA (2) modell kan vara användbar. Det finns två statistiskt signifikanta spikar vid lags 1 och 2 följt av icke-signifikanta värden för andra lags. Observera att provet ACF på grund av provtagningsfel inte exakt matchade det teoretiska mönstret. ACF för General MA (q) Modeller En egenskap hos MA (q) modeller är generellt att det finns icke-oberoende autokorrelationer för de första q-lagsna och autokorrelationerna 0 för alla lags gt q. Icke-unikhet av samband mellan värden på 1 och (rho1) i MA (1) Modell. I MA (1) - modellen, för något värde av 1. Den ömsesidiga 1 1 ger samma värde. Använd exempelvis 0,5 för 1. Och använd sedan 1 (0,5) 2 för 1. Du får (rho1) 0,4 i båda fallen. För att tillfredsställa en teoretisk restriktion kallad invertibility. Vi begränsar MA (1) - modellerna till att ha värden med absolutvärdet mindre än 1. I exemplet just givet är 1 0,5 ett tillåtet parametervärde, medan 1 10,5 2 inte kommer att. Inverterbarhet av MA-modeller En MA-modell sägs vara omvändbar om den är algebraiskt ekvivalent med en konvergerande oändlig ordning AR-modell. Med konvergeringen menar vi att AR-koefficienterna minskar till 0 när vi flyttar tillbaka i tiden. Omvändbarhet är en begränsning programmerad i tidsserierprogramvara som används för att uppskatta koefficienterna för modeller med MA-termer. Det är inte något vi söker efter i dataanalysen. Ytterligare information om invertibilitetsbegränsningen för MA (1) - modeller ges i bilagan. Avancerad teorinotation. För en MA (q) modell med en specificerad ACF finns det endast en inverterbar modell. Det nödvändiga villkoret för invertibilitet är att koefficienterna har värden så att ekvationen 1- 1 y-. - q y q 0 har lösningar för y som faller utanför enhetens cirkel. R-kod för exemplen I exempel 1 ritade vi den teoretiska ACF av modellen x t10 wt. 7w t-1. och sedan simulerade n 150 värden från denna modell och plottade provtidsserierna och provet ACF för de simulerade data. R-kommandona användes för att plotta den teoretiska ACF: acfma1ARMAacf (mac (0.7), lag. max10) 10 satser av ACF för MA (1) med theta1 0,7 lags0: 10 skapar en variabel som heter lags som sträcker sig från 0 till 10. plot (lags, acfma1, xlimc (1,10), ylabr, typh, huvud ACF för MA (1) med theta1 0,7) abline (h0) adderar en horisontell axel till plottet Det första kommandot bestämmer ACF och lagrar det i ett objekt Namnet acfma1 (vårt val av namn). Plot-kommandot (3: e kommandot) tomter jämförs med ACF-värdena för lags 1 till 10. ylab-parametern markerar y-axeln och huvudparametern lägger en titel på plotten. För att se de numeriska värdena för ACF använder du bara kommandot acfma1. Simuleringen och tomterna gjordes med följande kommandon. xcarima. sim (n150, lista (mac (0.7))) Simulerar n 150 värden från MA (1) xxc10 lägger till 10 för att göra medelvärdet 10. Simulering standardvärden betyder 0. plot (x, typeb, mainSimulated MA (1) data) acf (x, xlimc (1,10), mainACF för simulerad provdata) I exempel 2 ritade vi teoretisk ACF av modellen xt 10 wt5 w t-1, 3 w t-2. och sedan simulerade n 150 värden från denna modell och plottade provtidsserierna och provet ACF för de simulerade data. De R-kommandon som användes var acfma2ARMAacf (mac (0,5,0,3), lag. max10) acfma2 lags0: 10 plot (lags, acfma2, xlimc (1,10), ylabr, typh, huvud ACF för MA (2) med theta1 0,5, theta20.3) abline (h0) xcarima. sim (n150, lista (mac (0,5, 0,3)) xxc10 plot (x, typeb, huvudsimulerad MA (2) serie) acf (x, xlimc (1,10) mainACF för simulerade MA (2) data) Bilaga: Bevis för egenskaper hos MA (1) För intresserade studenter, här är bevis för teoretiska egenskaper för MA (1) modellen. Varians: (text (xt) text (mu wt theta1 w) 0 text (wt) text (theta1w) sigma2w theta21sigma2w (1theta21) sigma2w) När h 1, föregående uttryck 1 w 2. För varje h 2, föregående uttryck 0 . Orsaken är att, per definition av vägtons oberoende. E (w k w j) 0 för någon k j. Vidare, eftersom w t har medelvärdet 0, E (wjwj) E (wj2) w2. För en tidsserie, Applicera detta resultat för att få ACF ges ovan. En inverterbar MA-modell är en som kan skrivas som en oändlig ordning AR-modell som konvergerar så att AR-koefficienterna konvergerar till 0 när vi rör sig oändligt tillbaka i tiden. Visa väl omvändbarhet för MA (1) modellen. Vi ersätter sedan förhållandet (2) för w t-1 i ekvation (1) (3) (zt wt theta1 (z-tetww) wt theta1z-tet2w) Vid tid t-2. Ekvation (2) blir vi då ersättningsförhållande (4) för w t-2 i ekvation (3) (zt wt theta1z-teteta21w wt theta1z-teteta21 (z-tetww) wt theta1z-theta12z theta31w) Om vi skulle fortsätta Oändligt), skulle vi få oändlig ordning AR-modellen (zt wt theta1z-theta21z theta31z-tetaka41z punkter) Observera dock att om koefficienterna som multiplicerar lagren av z ökar (oändligt) i storlek när vi flyttar tillbaka i tid. För att förhindra detta behöver vi 1 lt1. Detta är förutsättningen för en inverterbar MA (1) modell. Oändlig ordning MA-modell I vecka 3 ser du att en AR (1) - modell kan konverteras till en oändlig ordning MA-modell: (xt - mu wt phi1w phi21w prickar phik1 w dots sum phij1w) Denna summering av tidigare vita ljudvillkor är känd Som kausalrepresentation av en AR (1). Med andra ord är x t en speciell typ av MA med ett oändligt antal termer som går tillbaka i tiden. Detta kallas en oändlig ordning MA eller MA (). En ändlig ordning MA är en oändlig ordning AR och någon ändlös ordning AR är en oändlig ordning MA. Minns i vecka 1 noterade vi att ett krav på en stationär AR (1) är att 1 lt1. Låter beräkna Var (x t) med hjälp av kausalrepresentationen. Det här sista steget använder ett grundläggande faktum om geometriska serier som kräver (phi1lt1) annars skiljer serien. Navigering
No comments:
Post a Comment