[un/loquer] perturbación de una tendencia

[brolin .]

Hola,

complementando lo que dice rafa, de cálculo recuerdo que la derivada de una
función lo que hace es medir la variación de la pendiente de la curva. Ahí
entre líneas está el punto clave. ¿Queremos hacerle seguimiento en tiempo
real? o ¿En un determinado periodo hacer el análisis completo?

Seguimiento en tiempo real: Implica que los datos mas recientes entren a un
buffer o ventana de análisis dentro del cual analizamos si hay una
variación por encima de un threshold dispare una alerta.

Análisis para un periodo de tiempo mas largo: Nos podemos bajar toda los
datos y hacer otro tipo de análisis por ejemplo de series de tiempo. R por
ejemplo es muy fuerte para esto.

Chimba meterle un poquito de inteligencia artificial (primer resultado de
google http://www.infomesr.org/attachments/W09-0032.pdf para "Ai techniques
for time series") los algoritmos están por ahí y eso no es una cosa del
otro mundo. Pero hay que hacerlo.

Y todas las señales son la misma cosa, desde el punto de vista de
tratamiento. Osea que sirven métodos de música y o de telecomunicaciones
para analizarlas :D. Depronto si le metemos esa señal a audacity podemos
llevarnos una sorpresa.

Saludos,
-
bro


2013/10/9 Rafael Vega <email.rafa en gmail.com>

> El otro día conversando con Brol y en otro momento con Miguel estábamos
> especulando: que tal hacer este tipo de cosas con algoritmos de señales?
> Las gráficas que describís se pueden ver como señales con un sample rate
> muy lento (1 dia?).
> En ese orden de ideas esto es un compresor! :)  Al hacer trigger, te manda
> un email o un http post o lo que sea.
> Especulación a un lado, estoy sobre-complicando la cosa, muchas veces lo
> hago, jejeje.
> Creo que podrías hacer algo asi (confirmando tu primer post):
>
> 1. Medir la taza de cambio normal de cada una de las gráficas. Se puede
> hacer con una diferencia ponderada como sugeris, o mas formalmente con una
> derivada discreta (terminan siendo puras restas, de todas formas, la misma
> joda)
> http://www.elprisma.com/apuntes/matematicas/derivadasdiscretas/default2.asp
> 2. Almacenar esa taza de cambio normal y actualizarla cada X dias.
> 3. Cada dia monitorear la taza de cambio y si hay alguna que se desvíe por
> encima de un threshold (porcentual), dispara la alarma.
>
>  Claro que los que saben de finanzas son los mas pro para esto, que
> lastima tantos cerebros brillantes en esa mierda! :(
>
> Saludos!
>
>
>
>
> 2013/10/8 Federico Lopez <jardincosmico en gmail.com>
>
>>
>> On 10/08/2013 08:41 PM, Rafael Vega wrote:
>>
>>
>>  Que es esto? un compresor?
>>
>>
>>
>> mm que buena idea usar eso para señales ..
>>
>> es para algo mas banal, con brolin estamos aprendiendo a graficar los
>> seguidores de algún grupo en una red social, tomamos los datos en phantomjs
>> cada hora y los graficamos con D3, todas las curvas ascienden, quizá es que
>> cada día más gente usa internet, pero hay variaciones o barrancos que si
>> obedecen a eventos, ejemplo cuando De Bruces A mi toco en bogota en el
>> concierto de Radionica la cuerva cambio radicalmente su pendiente y por
>> esos tres días el incremento de nuevos usuarios sobresalto.
>>
>> para no tener que estar mirando las curvas siempre y gastando computación
>> en gráficas permanentes quisiéramos tener un detector de anomalías y que
>> grafique eso, para luego humanamente intentar asociarlo a algo que hizo el
>> grupo en esos días.
>>
>> la finalidad de eso es que los grupos tengan mejores herramientas para
>> tomar decisiones financieras, y disminuir un poco la especulación.
>>
>> fede.
>>
>> PD: mirando el otro mail de algoritmos de HTF están las funciones mas pro
>> para detectar esas cosas y pues caí en cuenta que los mas pro para analizar
>> tendencias son los que hacen algoritmos para las acciones.
>>
>>
>>
>>
>>
>> 2013/10/8 Federico Lopez <jardincosmico en gmail.com>
>>
>>> Quisiera aprender a detectar la perturbación de una tendencia.
>>>
>>> Me pregunto si esto  sería una manera de hacerlo (o si existe otra ):
>>>
>>> la tendencia la mido haciendo un promedio en la diferencia de las
>>> últimas muestras.
>>>
>>> a - b = x1
>>> b - c = x2
>>> c - e = x3
>>> e - f  = x4
>>>
>>>
>>> p = (x1 + x2 + x3 + x4 )/4
>>>
>>> Algo normal en la tendencia entonces sería que la diferencia entre los
>>>  valores venideros sea cercano a (p)
>>>
>>> Uno definiría una tolerancia(t) y lo que supere esa tolerancia generaría
>>> la alarma?
>>>
>>> para cada nuevo (z) evalue la diferencia con el anterior(y) y asignela a
>>> (diff), a (diff) restele (p),  si la resta es mayor o menor que (t),
>>> capture envíe una alarma?
>>>
>>>
>>> Me disculpo por solo saber sumar, restar, multiplicar y a duras penas
>>> dividir, quizá otras funciones matemáticas logren esto más facilmente.
>>>
>>> gracias,
>>>
>>> fede.
>>>
>>>
>>>
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