Prédire l'avenir avec les transformées de Fourier - page 44
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Pas vraiment. Si les sinus et les cosinus sont un nombre fini, alors il s'agit d'une série. Mais ce nombre n'est pas fini pour tous, mais seulement pour les fonctions périodiques. Pour toutes les autres fonctions, nous avons une généralisation avec un nombre infini de sinus/cosinus (et des intervalles infinitésimaux entre eux).
OK, où est le profit ? ))))
N'importe où. En fonction des spécificités du système de trading. Il peut y avoir deux filtres avec des caractéristiques différentes (analogue à deux MAs), peut être par pente. Il est possible de filtrer un signal utile et de lui appliquer d'autres méthodes d'analyse.
La méthode de Fourier n'a aucune application pour les prévisions forex ; elle a été inventée pour l'approximation.
Pas vraiment. Si les sinus et les cosinus sont un nombre fini, alors il s'agit d'une série. Mais ce nombre n'est pas fini pour tous, mais seulement pour les fonctions périodiques. Pour toutes les autres fonctions, nous avons une généralisation avec un nombre infini de sinus/cosinus (et des intervalles infinitésimaux entre eux).
Mais peu importe comment vous le présentez... On le décompose, on l'additionne et on obtient la même chose. Nos données sont discrètes, il y a donc un nombre fini d'éléments dans la série.
Une fois encore, la transformée de Fourier (qui possède une intégrale) est un outil extrêmement pratique pour les calculs analytiques. Personnellement, je préfère faire avec, et après avoir dérivé les formules finales nécessaires (par exemple, pour les paramètres des filtres), traiter les données en les utilisant, plutôt que de me précipiter sur des citations avec une transformée discrète, qui, bien sûr, ne prédit rien par elle-même.
D'ailleurs, le transformateur de Fourier de la nature est l'organe de l'audition : dans notre oreille, une onde acoustique est convertie en un ensemble de fréquences, que nous percevons comme un son. Et souvent, même en tant que conséquence, nous pouvons deviner ce qui va nous arriver dans une minute. L'information de phase paire est alors rejetée. Pourquoi l'analogique n'aurait-il pas sa place sur le marché des changes ?
L'approximation est aussi une façon de faire les choses. Approximatif, regarde où il pointe.
C'est plus compliqué - il y a trop de variables - la probabilité d'ajustement est élevée. La variante la plus simple est de le décomposer, de prendre l'harmonique qui sera rentable dans le futur, et de gagner à partir du croisement avec lui-même à ses extrémités.
Mais les deux variantes (la vôtre et la mienne) génèrent la même question : comment identifier les harmoniques qui seront rentables à l'avenir ? Dans ma variante - vous devez déterminer une seule harmonique, dans la vôtre - beaucoup plus, ce qui est plus susceptible de conduire à la vidange.....)))).
Désolé, mais ceci n'est pas une explication de Fourier, mais une démonstration de son incompréhension totale.
Mais vous semblez le comprendre. Et bien sûr, vous pouvez l'expliquer à moi et à tous les autres. Ou c'est tout ce que vous avez à dire ?
Voici une citation de Pedivikai :
L'analyse(grec ἀνάλυσις - décomposition, dissection) est une opération de dissection mentale ou réelle du tout (chose, propriété, processus ou relation entre objets) en ses parties constituantes, effectuée dans le processus de la connaissance humaine ou de l'activité objet-pratique.
Supposons que nous ayons la tâche de décomposer le nombre 1 en 5 composants. Les variantes 0, 0, 1, 0, 0 ou 0,2, 0,2, 0,2, 0,2, 0,2 ont l'air naturelles et adaptées à une utilisation ultérieure. Mais l'option 1, 2, -2, 3, -3 ne semble pas naturelle et ne fait que compliquer les choses, bien qu'elle soit aussi censée être correcte. Fourier fait à peu près la même chose avec des fonctions non périodiques.
Une fois encore, la transformée de Fourier (qui possède une intégrale) est un outil extrêmement pratique pour les calculs analytiques. Personnellement, je préfère faire avec, et après avoir dérivé les formules finales nécessaires (par exemple, pour les paramètres des filtres), traiter les données en les utilisant, plutôt que de me précipiter sur des citations avec une transformée discrète, qui, bien sûr, ne prédit rien par elle-même.
D'ailleurs, le transformateur de Fourier de la nature est l'organe de l'audition : dans notre oreille, une onde acoustique est convertie en un ensemble de fréquences, que nous percevons comme un son. Et souvent, même en tant que conséquence, nous pouvons deviner ce qui va nous arriver dans une minute. L'information de phase paire est alors rejetée. Pourquoi l'analogique n'aurait-il pas sa place sur le marché des changes ?
C'est-à-dire que vous pouvez faire ces calculs, comme décomposer les données en harmoniques, ajuster les amplitudes, les phases, additionner, seulement au lieu de cela vous pouvez calculer des coefficients pour calculer les résultats comme dans les indicateurs FATL, SATL - juste multiplier les prix par les coefficients et additionner.
Mais vous semblez tout comprendre.
Vous avez raison))
C'est plus compliqué de cette façon - il y a tellement de variables - il y a une forte probabilité d'ajustement. L'option la plus simple est de décomposer, de prendre l'harmonique qui sera profitable dans le futur, et de gagner sur l'intersection avec elle-même dans les extremums.
Mais les deux variantes (la vôtre et la mienne) génèrent la même question : comment identifier les harmoniques qui seront rentables à l'avenir ? Dans ma variante, vous devez identifier une seule harmonique, dans la vôtre - beaucoup plus, ce qui conduira très probablement à un drain.....)))).
Avec les réseaux neuronaux, on obtient donc encore plus de paramètres. L'utilisation d'une seule harmonique est un cas particulier de l'utilisation de multiples - les mêmes multiples, mais tous ont une amplitude nulle sauf un. Si nous n'en utilisons qu'un, alors nous arrivons à Herzl, à MESA.