Predicción del futuro con transformadas de Fourier - página 22
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Según mis observaciones, la probabilidad de que el pronóstico sea correcto es directamente proporcional a la última barra de la ventana de entrenamiento (cuanto más lejos empiece el pronóstico, mayor será la probabilidad y el pronóstico más valioso)
neoclásico, escribe las estadísticas y publica el resultado aquí. Entonces lo discutiremos.
Y cuál es el significado de esto:
"la probabilidad de una predicción correcta es directamente proporcional a la última barra (cuanto más lejos empiece la predicción, mayor será la probabilidad) "?
Me interesé en las Pronósticos de la Transformada de Fourier, y acabo de encontrar un excelente indicador de Extrapolación - https://www.mql5.com/ru/code/8608.
Lo he mejorado un poco y he conseguido la siguiente herramienta:
Debería ejecutar el indicador, aplicar el script a un gráfico y mover/modificar el canal para obtener una previsión adecuada.
Si quiere obtener una buena previsión, debería encontrar la frecuencia base en la que este indicador tiene más peso, y luego, cambiando el rango de datos de entrada, debería intentar obtener una imagen ideal...
Ya describí el problema en uno de los hilos
Ya describí el problema en uno de los hilos...
También quería plantear una pregunta sobre el indicador que inició este hilo...
Lo reelaboré y lo probé con el original y luego introduje una simple función sinusoidal en los datos originales y encontré una cosa interesante como resultado... mira las fotos...
Como se puede ver la función permite obtener una continuación de la curva en el desplazamiento de fase... la línea roja es la curva de la función seno el amarillo
es la transformada dada en base a la función de transformación con la predicción...la sección predicha tiene un pequeño offset que se añade especialmente para distinguir la sección predicha con la correcta selección del punto de partida de entrada y la sección de salida obtendremos la sección predicha perfecta con la dada...aquí mostramos dos frecuencias diferentes...
En las ilustraciones que se muestran aquí ya podemos ver no sólo una divergencia en la dirección de la prona, sino también un desplazamiento con respecto a la señal principal...
... y entonces puede surgir una pregunta - si tal imagen se observa en el caso de la curva ideal entonces de qué tipo de predicción podemos hablar con los datos reales...
forte928
¿Puede explicar con más detalle el último post?
forte928
¿Puede explicar con más detalle el último post?
forte928
¿Has probado a mirar el rayo de Fourier desde un ángulo diferente?
En primer lugar, divide la serie de precios de los minutos en diferentes frecuencias. y luego descompone cada frecuencia por separado en una serie de Fourier. el residuo se emite por separado. (se encuentran todos los armónicos y el residuo se emite como ruido) y así sucesivamente para cada frecuencia.
forte928
¿Has probado a mirar el rayo de Fourier desde un ángulo diferente?
En primer lugar, se divide la serie de precios de los minutos en diferentes frecuencias. y luego se descompone cada frecuencia por separado en una serie de Fourier. el residuo se emite por separado. (se encuentran todos los armónicos y el residuo se emite como ruido) y así sucesivamente para cada frecuencia.
Busque en Internet las frases "descomposición modal empírica" y "transformación de Hilbert-Huang" y obtendrá mucha información útil sobre el tema.
y abandonar el Fourier, tiene demasiadas desventajas que los métodos más modernos no tienen
Por favor, enumérelos. ¿Y existe alguna literatura en ruso que compare estos métodos?
Por favor, anótelo. ¿Y hay alguna literatura en ruso que compare estos métodos?
En la lista de los dos puestos anteriores (también puedes añadir wavelets). Comparado, por ejemplo, en esta imagen (perdón por la calidad):
En general, el método de Fourier es tan barbado que casi todo lo demás puede considerarse "más moderno".
Hay poca información (útil) en Internet (sobre todo en ruso), en su mayor parte básica, así que a menudo tengo que pensar con mi propia cabeza.
Aquí he conseguido descomponer las citas (un poco retocadas) en señales monomodales, por debajo del espectro de Hilbert con el modo de ruido excluido. Como puede ver, sólo hay 2 componentes. Cuántos de ellos están en Fourier, ya sabes. Pero quiero advertirte: los efectos finales todavía tienen que ser tratados.