Aprendizaje automático en el trading: teoría, práctica, operaciones y más - página 2308
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En mi opinión, todos los operadores que entienden de matemáticas al menos una vez han intentado aplicar la teoría del espectro a los mercados. Yo (como muchos otros) no encontré nada allí y realmente no entiendo cómo se puede encontrar algo allí. De todosmodos, todos nos equivocamos a veces y es muy posible que alguien haya encontrado algo y se calle por razones obvias)
Todavía hay terceros que siguen amenazando con encontrar algo) Toda nuestra esperanza está en ellos).
Lo primero que hice al principio de mi conocimiento de Forex - traté de aplicar la clásica Fourier a una serie de precios - para encontrar un espectro en el intervalo, extraer los armónicos básicos, extrapolarlos y utilizar su suma para determinar los puntos de inversión y el comercio. Naturalmente, el resultado es cero. Luego tuve la oruga, luego Fourier con ventana y wavelets - también Fourier con ventana, pero con una ventana específica. Entonces comprendí que los métodos espectrales no son aplicables a las series con génesis aleatoria.
Lo primero que hice al principio de mi conocimiento de Forex fue intentar aplicar el método clásico de Fourier a una serie de precios: encontrar un espectro en el intervalo, seleccionar los armónicos básicos, extrapolarlos, determinar los puntos de pivote utilizando su suma y operar así. Naturalmente, el resultado es cero. Luego tuve la oruga, luego Fourier con ventana y wavelets - también Fourier con ventana, pero con una ventana específica. Entonces se comprendió que los métodos espectrales no son aplicables a las series con génesis aleatoria.
Evidentemente, en el ámbito del forex la opinión de los demás (que no coincide con la suya) tiene poca importancia. Por lo tanto, los intentos de aplicar Fourier siempre continuarán debido a la evidente naturaleza oscilante de los precios.
¿A qué funciones no se aplica la transformada de Fourier? https://studfile.net/preview/1489143/page:2/
El principal problema de los tsosniks aquí es que intentan extrapolar un ramillete de sinusoides al futuro. No funciona así, porque el error global crece rápidamente
Es la lógica comercial, no las sinusoides, la que debe validarse con nuevos datos. Cuando se encuentran los ciclos y se escribe la lógica correcta para ellos.
Fourier debe utilizarse sólo para el análisis exploratorio, para determinar los parámetros del TS. Y luego aprender ya sea MO con regularización o sobre la base de observaciones estadísticas¿A qué funciones no se aplica la transformada de Fourier? https://studfile.net/preview/1489143/page:2/
Se trata más bien de la transformada discreta de Fourier, que se define para cualquier secuencia finita de números.
Se trata más bien de la transformada discreta de Fourier, que se define para cualquier secuencia finita de números.
No importa.
lo importante es que la transformada de Fourier DEBE tener sentido para funciones periódicas o para funciones con un número finito de extremos.
el CD es una función repetible a trozos, lo que buscamos son patrones o como quieras llamarlos.
y todo lo que se puede encontrar usando DSP es sólo detectar estos patrones en la historia .... no es una tarea muy buena - se ha resuelto millones de veces utilizando diferentes métodos, después de detectar un patrón, el precio va ... como normalmente a la derecha
SZY: Neat (Neuroevolución de topologías aumentadas) es un método interesante, algo entre GA/GP y NS, es una pena que los materiales estén en Bourgeois - no es conveniente.
Hice un movimiento browniano fractal, no pude encontrar ningún otro método más que el PF. ¿Qué sentido tiene? El corazón está relacionado con el color del ruido. Cambiando la inclinación de las frecuencias se puede cambiar la heredad.
Ahora la parte más interesante, seguir las manos. La persistencia es la tendencia, la antipersistencia es la planitud. Podemos encontrar nuestra propia estrategia rentable bajo ellos. Así que si puedo convertir SB en una serie persistente, entonces puedo predecir/ganar al azar?
1) Todavía no he visto ningún artículo que muestre una diferencia significativa entre Hearst para los precios reales y 0,5 (valor para SB)
2) Persistencia = tendencia. La SB con deriva no nula es obviamente tendencial, pero los incrementos son independientes.
Aquí, el principal problema de los tsosniks es que intentan extrapolar un ramillete de sinusoides al futuro. No funciona así, porque el error global crece rápidamente
Es la lógica comercial, no las sinusoides, la que debe validarse con nuevos datos. Cuando se encuentran los ciclos y se escribe la lógica correcta para ellos.
Fourier debe utilizarse sólo para el análisis exploratorio, para determinar los parámetros del TS. Y luego aprender ya sea MO con regularización o sobre la base de observaciones estadísticasEl principal problema son las diferentes condiciones y objetivos. El procesamiento clásico de señales, la presencia conocida de la señal, su naturaleza, y la tarea de encontrar (despejar) la señal o mostrar su ausencia.
En forex, no hay conocimiento sobre la naturaleza de la señal, buscamos la estacionariedad, que no es estacionaria por naturaleza, por lo que el resultado es posible sólo en la historia, y en el futuro es posible sólo cuando las condiciones externas en forex son sin cambios, que es muy raro))
No sólo hay que utilizar Fourier)))))
Olvidemos las señales de radio y su procesamiento en este hilo.
Fuera de tema...
El principal problema son las diferentes condiciones y propósitos. El procesamiento clásico de señales, conociendo la presencia de la señal, su naturaleza, y la tarea es encontrar (despejar) la señal, o demostrar que no existe.
En forex, no se conoce la naturaleza de la señal, se busca la estacionariedad, que no es estacionaria por naturaleza, por lo que el resultado es posible sólo en la historia, y en el futuro es posible sólo si las condiciones externas en el forex no cambian, lo cual es muy raro))))
No sólo hay que utilizar Fourier )))))
Los ciclos no cambian por 5 años en la frente, sólo un ciego no lo vería. Esto es más que suficiente para escribir una simple prueba TS
Fourier es interesante para la búsqueda de tales en los marcos de tiempo más bajos, tal vez ticks
El problema, como siempre, es la pereza.