Всю жизнь «в науке» специализировался в области теории вероятностей и математической статистики. И задачу выделения сигнала решал как сугубо статистическую, т. е. задачу построения оптимальных критериев на выделение сигнала на фоне шума. Инженерной реализацией фильтров я не занимался и вообще слабо отличаю «триггер от диггера» J.
Естественно, что и сейчас на рынке я применяю те же методы. Поэтому Вы правы, что моя «система на рынке занимается примерно тем же — каким то образом фильтрует входной сигнал, выделяя «слабый» но полезный (вероятно тренд).» Правда, мне ближе понятие не «фильтровать», а «различать гипотезы».
Что касается специалиста именно в фильтрах, то, по-моему, таковым является Рустам
Поэтому однозначно сказать какие методы лучше, не могу. Все зависит от целевой функции, которую мы прогнозируем. Если речь идет от прогнозе достижения ценой какого то уровня, за какой то срок, то я вообще не уверен, что какими-либо методами можно сделать такой прогноз на рынке с достаточной для практики степенью точности. Что касается прогнозов «будет выше» — «будет ниже» — «прибыль от угаданных движений будет больше убытка от ошибок», то собственно это и есть задача построения механистической торговой системы и ее результаты и являются потверждением возможности прогнозирования.
А что касается оптимальности, то в моей модели рынка (сейчас я как раз сел за написание статьи о своей системе) это просто взвешенное среднее с переменным окном расчета, деленное на оценку стандартного отклонения, полученную робастным методом Хубера за более длительное время.
