Aide avec Fourier - page 12
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Vous devez savoir comment utiliser le PF de différentes manières.
L'utiliser à des fins autres que celles pour lesquelles il a été conçu. C'est-à-dire les implications de l'utilisation de PF dans la dynamique.
J'ai un vrai filtre à spectre. Il coupe automatiquement les harmoniques parasites.
Je suis moi-même surpris par le résultat. J'ai réussi à transformer un désavantage de l'IP en un avantage.
1. Le PF a beaucoup d'usages différents. Qu'entendez-vous par affectation directe (ou affectation indirecte), disons une PF à deux dimensions ?
2. seule une règle décisive (généralement appelée seuillage) peut couper les harmoniques parasites du "spectre réel". Ou bien votre notion du "spectre réel" est différente de l'interprétation communément admise.
Voici une citation de wikipedia : "La transformée de Fourier discrète est un cas particulier (et parfois utilisée pour l'approximation) ".
C'est un vieux fil de discussion !
C'est une bonne chose que je ne l'ai pas lu avant. Sinon, je ne m'y serais pas mis. Il est bon d'être un amateur sur n'importe quel sujet. Pas de barrières, pas d'idées préconçues.
PF n'est pas adapté à la prédiction dans une application statique. C'est clair comme de l'eau de roche.
Personne n'a soulevé le problème des harmoniques parasites provenant des différences de prix aux extrémités de l'échantillon.
C'est un angle de 90 degrés ! !! Il y a toutes les harmoniques qui existent dans la nature sur un tel front !
Et presque personne n'a utilisé, sauf klot, PF dans la dynamique.
J'ai aussi fait un visualiseur. Et j'ai obtenu un résultat étonnant.
Il ne reste plus qu'à écrire un prédicteur. Bien sûr, elle ne prédit rien d'autre. Mais le résultat sera presque absolu dans la moitié de l'échantillon.
Lorsque j'obtiendrai le résultat final, je ne manquerai pas de le publier. Et peu importe ce que ce sera. Un résultat négatif est également un résultat.
Alors, comment se présentent les résultats, allez-vous partager ?
La tendance peut être séparée. Mais Fourier a un inconvénient, j'en ai déjà parlé plus haut. Nous prenons un intervalle fixe et pour effectuer la transformation, nous multiplions cet intervalle dans les deux sens à l'infini, comme résultat nous avons un signal continu (taux) dans un temps infini, car les ondes sinusoïdales sont continues. Exemple, notre tranche de prix est 10, 11, 12, 13, 12, pour faire la conversion, nous devons en faire une série continue ... 10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ... Le résultat, le prix futur est clairement connu, il est de 10, c'est pourquoi Fourier ne fonctionne pas. Pour appliquer l'idée des fréquences, nous devons trouver une autre méthode de décomposition. Par exemple, on peut clairement fixer quelques fréquences et par énumération, en minimisant l'erreur, sélectionner pour elles les valeurs d'amplitudes et de phases, on obtiendra une tendance, mais pour cela il faut un ordinateur très puissant.
L'interprétation est légèrement différente. Si nous décomposons un segment d'une fonction en une série de Fourier - un ensemble d'harmoniques, puis si nous additionnons ces harmoniques - nous obtenons une tranche de notre fonction originale, multipliée dans les deux sens à l'infini.
Si nous prenons un échantillon de 1024 mesures, Fourier considère que 1024 mesures sont la période de la première harmonique.
S'il y a des ondes avec une période de 256 mesures dans cet échantillon de 1024 mesures, la 4ème harmonique sera dessinée dans le spectre. Si nous découpons un morceau de 512 mesures de notre échantillon et que nous effectuons une autre transformation de Fourier, nous verrons ces ondes dans le spectre comme la deuxième harmonique. Etc.
Si notre échantillon contient une composante de tendance, c'est-à-dire que le prix final n'est pas égal au prix initial, la transformée de Fourier va essayer de représenter cette droite oblique de tendance en utilisant un ensemble d'harmoniques ( !)
et un tas d'harmoniques apparaîtront dans le spectre qui ne correspondent à aucune onde sur le graphique. Par conséquent, si la tâche consiste à extraire certaines composantes périodiques du graphique des prix, la composante de tendance doit être supprimée avant la transformation.
Edit. Nous pouvons soustraire l'onde de basse fréquence au lieu de l'onde de tendance, c'est-à-dire que nous pouvons supprimer les basses fréquences.
Il en va de même pour les hausses de prix, par exemple, en raison de l'actualité, etc.
Jusqu'à présent, les résultats sont encourageants. >> Il y a encore beaucoup de travail à faire.
Par souci d'intérêt et de vérité, prenez une variable aléatoire intégrée et appliquez-lui votre méthode, et si les résultats sont encourageants, vous pourrez mettre à la poubelle tout ce que vous avez élaboré. Si les résultats ne sont pas concluants, n'hésitez pas à partager votre travail avec nous ! Vous trouverez ci-dessous un fichier avec la CB en pièce jointe.
Regardez ça.
Voici l'exemple (indicateur) que j'ai utilisé pour étudier Fourier...
Regardez dans le code là - ce n'est pas difficile.
Je l'ai regardé, j'ai modifié quelques trucs. Sur la fonction de test, cela fonctionne.
Par souci d'intérêt et de vérité, prenez une variable aléatoire intégrée et appliquez-lui votre méthode, et si les résultats sont encourageants, vous pourrez mettre à la poubelle tout ce que vous avez élaboré. Si les résultats ne sont pas concluants, n'hésitez pas à partager votre travail avec nous ! Vous trouverez ci-dessous un fichier avec la CB en pièce jointe.
Vérifiez que la méthode ne contient pas de poux.
Sergey, croyez-vous sérieusement que le processus aléatoire sera toujours et irrévocablement aléatoire ? Êtes-vous un adepte des dogmes scientifiques ?
Essayez d'envisager un processus aléatoire à deux ou trois dimensions dans la quatrième, la cinquième dimension ou plus. Ce n'est pas du tout aléatoire là-bas.
La méthode que j'ai inventée permet théoriquement de réduire tout processus aléatoire à un processus régulier. Mais il est presque impossible de l'appliquer dans la pratique. Les performances de l'ordinateur sont insuffisantes.
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Malheureusement, j'ai arrêté de travailler sur ce sujet pendant un an. Maintenant, je le fais à nouveau. Je m'assurerai de poster une photo de ce que j'ai.
Sergei, suggérez-vous sérieusement qu'un processus aléatoire sera toujours et irrévocablement aléatoire ? Êtes-vous un adepte des dogmes scientifiques ?
Oui. J'en suis sûr. C'est pour ça que ça s'appelle le hasard. Sinon, nous devrions parler d'un processus quasi-aléatoire, etc.
Essayez d'envisager un processus aléatoire à deux ou trois dimensions en quatrième, cinquième et plus de dimensions. Ce n'est pas du tout aléatoire là-bas.
Cette méthode de révélation des régularités latentes (dimension informationnelle de la BP), est applicable aux processus quasi-aléatoires, sur les processus réellement aléatoires la dimensionnalité de la méthode coïncide avec la dimensionnalité de l'espace d'analyse. Si vous analysez la série que j'ai postée par cette méthode et d'autres méthodes d'estimation, vous serez convaincu de sa nature aléatoire.
La méthode que j'ai inventée permet théoriquement de réduire tout processus aléatoire à un processus régulier.
Zhunko, vous devez être modeste et prudent ici. La modestie n'est qu'un enjolivement, tandis que la prudence, permet de ne pas se faire botter publiquement le cul si l'on a affirmé haut et fort quelque chose qui ne correspond pas à la réalité :-)
Si vous avez un moyen d'obtenir une PA non accidentelle à partir d'une PA accidentelle, alors vous êtes soit légèrement trompeur (par exemple, en regardant dans le futur), soit légèrement trompé (soulignez comme il convient), il n'y a pas de troisième voie.