Prédire l'avenir avec les transformées de Fourier - page 52

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alsu:
Où avez-vous lu sur les effets de bord, pouvez-vous me donner un lien ?
Je l'ai trouvé. Vorobyev V.I., Gribunin V.G. - Théorie et pratique de la transformation en ondelettes.
À partir de la page 90, il est question du schéma de levage, à la page 95, il est question du "problème des bords pour les signaux de longueur finie".
 
AlexeyFX:

Fourier n'est pas bon pour ça non plus, pour la même raison.


Pourquoi n'est-ce pas bon ? Vous l'avez dit vous-même, et je suis d'accord avec vous, que si vous comprenez la nature du surdimensionnement, alors les indices de surdimensionnement ne sont "pas nuisibles".

Fourier a le même redessin, seulement il est probablement causé par le saut de fréquence d'échantillonnage à différents niveaux. En fait, Fourier décompose la série en la somme de multiples d'harmoniques, mais les segments d'axes semi-périodiques des harmoniques oscillent les uns par rapport aux autres, de sorte que les harmoniques ne s'ajoutent pas les uns aux autres comme une matryoshka, mais sautent, le spectre est barbouillé, les segments du spectre se chevauchent constamment de manière inégale, grimpant sur les extrémités adjacentes. le spectre cliquette. donc, à l'intérieur du mécanisme de décomposition, nous devons aligner les taux d'échantillonnage.

 
Freud:


Pourquoi n'est-ce pas bon ? Vous l'avez dit vous-même, et je suis d'accord avec cela, que si vous comprenez la nature du découvert, alors les indices de découvert "ne sont pas nuisibles".

Fourier a le même redessin, seulement il est probablement causé par le saut de fréquence d'échantillonnage à différents niveaux. En fait, Fourier décompose la série en la somme de multiples d'harmoniques, mais les segments d'axes semi-périodiques des harmoniques oscillent les uns par rapport aux autres, de sorte que les harmoniques ne s'ajoutent pas les uns aux autres comme une matryoshka, mais sautent, le spectre est barbouillé, les segments du spectre se chevauchent constamment de manière inégale, grimpant sur les extrémités adjacentes. le spectre cliquette. donc, à l'intérieur du mécanisme de décomposition, nous devons aligner les taux d'échantillonnage.

"nature de la surcharge" = la nature des fluctuations de la série elle-même

pratiquement 100%.

 
alsu:

"la nature de l'overshoot" = la nature des fluctuations de la série elle-même

pratiquement 100%.


Il n'y a pas d'extrapolation pour les processus non stationnaires dans les sources accessibles au public, mais cela ne signifie pas qu'elle n'existe pas dans la nature, j'y ai pensé,

Le problème est que le signal n'est pas prédictif, mais plutôt un signal qui correspond au "bruit".

Si nous allons dans la direction opposée, en utilisant à l'origine les séries disponibles pour faire une prévision pour le temps présent au lieu des prix futurs, puis en marquant les points dans le passé qui correspondent à la prévision souhaitée et en les extrapolant, il y aura également une réévaluation, mais maintenant nous analyserons exactement le processus nécessaire pour le profit, et pour différentes périodes, puis nous superposerons les résultats de la prévision souhaitée et les comparerons à la vérité.

 
Quel est le rapport avec la non-stationnarité ? Les séries stationnaires sont tout aussi bonnes et ne sont pas plus faciles à prévoir.
 
alsu:
Quel est le rapport avec la non-stationnarité ? Tout ne saute pas plus mal sur les séries stationnaires et il n'est pas plus facile de les prévoir.


Cela signifie que la série non stationnaire doit être divisée en un ensemble de segments stationnaires (à des fréquences différentes) ou en une combinaison "stationnaire" de segments non stationnaires, il est donc probablement plus correct de dire.

ou plus exactement, d'analyser non pas un nuage de toutes les prévisions de l'historique, mais un nuage de variantes qui répondent aux limites souhaitées.

Ou, comme ça, vous pouvez imaginer.

 
Freud:


Il n'existe pas d'extrapolation pour les processus non stationnaires dans les sources accessibles au public, mais cela ne signifie pas qu'elle n'existe pas dans la nature,

Le problème est que le signal n'est pas prédictif, mais plutôt un signal qui correspond au "bruit".

Si nous allons dans la direction opposée, en utilisant au départ les séries disponibles pour faire une prévision non pas pour les prix futurs mais pour le temps présent, puis en marquant les points dans le passé qui correspondent à la prévision souhaitée, et en les extrapolant, il y aura aussi une certaine réévaluation, mais maintenant nous analyserons exactement le développement du processus nécessaire pour le profit, et ainsi pour différentes périodes, et ensuite nous superposons les résultats de la prévision souhaitée et les comparons à la vérité.


Tout a été volé avant nous http://www.altertrader.com/publications03.html
 
Rorschach:

Tout a déjà été volé avant nous http://www.altertrader.com/publications03.html

Où a lieu l'égalisation de la fréquence d'échantillonnage ?
 
Freud:
Les fréquences ont des composantes périodiques et peuvent être extrapolées, mais elles n'ont pas de composante constante.
Il est nécessaire de décomposer le résidu entre la composante constante supprimée et la différence entre le produit du filtre de la série de prix et l'extrapolation à fréquence périodique du filtre résiduel sans la composante constante.
 
Freud:

des composants périodiques peuvent être vus

"oscillations" et "périodiques" sont deux grandes différences. Je peux voir des oscillations, mais je ne peux pas voir qu'elles ont une période. C'est pourquoi ce n'est pas intéressant.
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