Prédire l'avenir avec les transformées de Fourier - page 22
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D'après mes observations, la probabilité d'une prévision correcte est directement proportionnelle à la dernière barre de la fenêtre d'entraînement (plus vous commencez la prévision, plus la probabilité est élevée, plus la prévision est valable).
neoclassic, vous tapez les statistiques et vous postez le résultat ici. Alors nous en discuterons.
Et quelle est la signification de ceci :
"la probabilité d'une prédiction correcte est directement proportionnelle à la dernière barre (plus vous commencez la prédiction, plus la probabilité est élevée)"?
Je me suis intéressé au Pronosis de la Transformée de Fourier, et je viens de trouver un excellent indicateur d'Extrapolateur - https://www.mql5.com/ru/code/8608.
Je l'ai un peu amélioré et j'ai obtenu l'outil suivant :
Je devrais exécuter l'indicateur, appliquer le script à un graphique et déplacer/modifier le canal pour obtenir une prévision adéquate.
Si vous voulez obtenir une bonne prévision, vous devez trouver la fréquence de base à laquelle cet indicateur a plus de poids, puis en changeant la gamme de données d'entrée, vous devez essayer d'obtenir une image idéale...
J'ai déjà décrit le problème dans l'un des fils de discussion.
J'ai déjà décrit le problème dans un des fils de discussion...
Je voulais aussi poser une question sur l'indicateur qui a lancé ce fil de discussion...
Je l'ai retravaillé et testé avec l'original, puis j'ai entré une simple fonction sinus dans les données originales et j'ai trouvé une chose intéressante comme résultat... regardez les images...
Comme vous pouvez le voir, la fonction permet d'obtenir une continuation de la courbe au déphasage... la ligne rouge est la courbe de la fonction sinus ; la jaune
est la donnée transformée basée sur la fonction de transformation avec prédiction ...la section prédite a un petit offset qui est spécialement ajouté pour distinguer la section prédite avec la sélection correcte du point de départ d'entrée et de la section de sortie nous obtiendrons la section prédite parfaite avec la donnée ...ici nous montrons deux fréquences différentes ...
Dans les illustrations présentées ici, nous pouvons déjà voir non seulement une divergence dans la direction de la pronose, mais aussi un décalage par rapport au signal principal...
... et alors une question peut se poser - si une telle image est observée dans le cas de la courbe idéale, alors quel type de prédiction nous pouvons parler avec les données réelles...
forte928
Pouvez-vous élaborer sur le dernier post.
forte928
Pouvez-vous élaborer sur le dernier post.
forte928
Avez-vous essayé de regarder le rayon de Fourier sous un angle différent ?
Tout d'abord, diviser la série de prix minute en différentes fréquences. puis décomposer chaque fréquence séparément dans une série de Fourier. le résidu est sorti séparément. (toutes les harmoniques sont trouvées et le résidu est sorti comme bruit) et ainsi de suite pour chaque fréquence.
forte928
Avez-vous essayé de regarder le rayon de Fourier sous un angle différent ?
Tout d'abord, diviser la série de prix minute en différentes fréquences. puis décomposer chaque fréquence séparément dans une série de Fourier. le résidu est édité séparément. (toutes les harmoniques sont trouvées et le résidu est sorti comme bruit) et ainsi de suite pour chaque fréquence.
Cherchez sur Internet les expressions "décomposition empirique des modes" et "transformée de Hilbert-Huang" et vous obtiendrez de nombreuses informations utiles sur le sujet.
et abandonner Fourier, il a trop d'inconvénients que les méthodes plus modernes n'ont pas.
Veuillez les énumérer. Et existe-t-il une littérature en russe comparant ces méthodes ?
Veuillez l'énumérer. Et existe-t-il une littérature en russe comparant ces méthodes ?
Listé deux postes ci-dessus (vous pouvez aussi ajouter des ondelettes). Comparé, par exemple, dans cette image (désolé pour la qualité) :
D'une manière générale, Fourier est une méthode tellement barbue que presque tout le reste peut être considéré comme "plus moderne".
Il y a peu d'informations (utiles) sur l'internet (surtout en russe), la plupart du temps juste basiques, donc je dois souvent réfléchir avec ma propre tête.
Ici, j'ai réussi à décomposer les citations (juste un peu bidouillées) en signaux monomodes, sous le spectre de hilbert avec le mode bruit exclu. Comme vous pouvez le voir, il n'y a que 2 composants. Combien d'entre eux sont dans Fourier, tu sais. Mais je tiens à vous avertir que les effets finaux doivent encore être traités.