Les connaisseurs de Fourier... - page 3
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Je n'y crois pas !
L'image est si bonne - aucun décalage, et le repassage est bon... Il doit y avoir un problème ! Il doit être à découvert ?
Qu'est-ce que ça pourrait être d'autre ? - Sinon, c'est juste un moyen de gagner de l'argent.
J'ai également utilisé des lignes de Fourier - lentes et rapides, seule la barre du zéro est redessinée.
Voici aussi les lignes de Fourier - lente et rapide, seule la barre de zéro est redessinée
Je crois celui-ci - il ne fonctionnera pas car il est complètement retardé !
Non. C'est une approximation élémentaire de la période par l'OPT + son erreur par 2*PI (0e barre). Car si les valeurs à 0 et 2*PI ne sont pas égales, l'OPF produira une erreur sur celles-ci en assimilant les valeurs à l'harmonique 0, c'est-à-dire à la moyenne arithmétique de la période analysée. Vous pouvez prendre une moyenne mobile simple et définir le nombre de barres analysées comme valeur d'entrée, et à la 0ème barre, la valeur de cette moyenne très mobile sera égale à la valeur du FOS par 2*PI.
Oh, Yura, vous êtes si cultivée...
Dis-moi, espèce d'idiot, pourquoi n'y a-t-il pas de FZ sur cette photo ?
Bonjour à tous...
J'ai une question sur la transformée de Fourier...
Après une transformation de Fourier et un filtrage passe-haut avec une transformation inverse,
vous voulez continuer à calculer la fonction résultante hors de la plage de transformation (si vous pouvez donner un exemple)...
La transformée de Fourier n'est rien d'autre qu'une régression non linéaire (ajustement) d'une série trigonométrique. Vous pouvez bien sûr trouver les amplitudes, les phases et les fréquences des termes trigonométriques les plus importants et les extrapoler dans le futur. Par exemple, dans mon indicateur Extrapolator, l'importance de chaque fréquence est déterminée par l'erreur quadratique moyenne de la régression, c'est-à-dire que si un certain terme trigonométrique s'adapte plus exactement aux données, il est considéré comme le plus important. Cependant, notez que l'extrapolation des termes trigonométriques implique que le mouvement des prix est effectivement décrit par des fonctions trigonométriques simples. En d'autres termes, si le mouvement des prix est la solution d'une équation différentielle homogène, alors l'extrapolation trigonométrique aura un sens. Sinon, son succès sera le même que celui de l'extrapolation de toute autre fonction d'ajustement (un polynôme, par exemple). Je ne suis pas convaincu que les mouvements de prix sont la solution d'une équation différentielle homogène, car il est peu probable que les vagues qui existaient dans les prix il y a 20 ans existent encore aujourd'hui. On peut bien sûr parler de cycles économiques sur une période de quelques années. Mais ces cycles n'influencent pas le mouvement des prix dans la journée ou même dans la semaine, c'est-à-dire sur l'intervalle de temps intéressant pour un trader. Nonobstant ce qui précède, je ne nie pas l'existence de vagues plus rapides dans les prix. Mais elles sont initiées par certains événements à certains moments (communiqué de presse important par exemple) et s'estompent rapidement, comme les vagues d'un tremblement de terre. L'ajustement et l'extrapolation des fonctions trigonométriques n'ont de sens que pendant ces répliques et seulement lorsque l'amplitude s'estompe, c'est-à-dire A*exp(-|lambda|*t)*cos(w*t+a). IMHO
La transformée de Fourier n'est rien d'autre qu'une régression non linéaire (ajustement) d'une série trigonométrique. Vous pouvez bien sûr trouver les amplitudes, les phases et les fréquences des termes trigonométriques les plus importants et les extrapoler dans le futur. Par exemple, dans mon indicateur Extrapolator, l'importance de chaque fréquence est déterminée par l'erreur quadratique moyenne de la régression, c'est-à-dire que si un certain terme trigonométrique s'adapte plus exactement aux données, il est considéré comme le plus important. Cependant, notez que l'extrapolation des termes trigonométriques implique que le mouvement des prix est effectivement décrit par des fonctions trigonométriques simples. En d'autres termes, si le mouvement des prix est la solution d'une équation différentielle homogène, alors l'extrapolation trigonométrique aura un sens. Sinon, son succès sera le même que celui de l'extrapolation de toute autre fonction d'ajustement (un polynôme, par exemple). Je ne suis pas convaincu que les mouvements de prix sont la solution d'une équation différentielle homogène, car il est peu probable que les vagues qui existaient dans les prix il y a 20 ans existent encore aujourd'hui. On peut bien sûr parler de cycles économiques sur une période de quelques années. Mais ces cycles n'influencent pas le mouvement des prix dans la journée ou même dans la semaine, c'est-à-dire sur l'intervalle de temps intéressant pour un trader. Nonobstant ce qui précède, je ne nie pas l'existence de vagues plus rapides dans les prix. Mais ils sont initiés par certains événements à certains moments (communiqué de presse important par exemple) et s'estompent rapidement, comme les vagues d'un tremblement de terre. L'ajustement et l'extrapolation des fonctions trigonométriques n'ont de sens que pendant ces répliques et seulement lorsque l'amplitude s'estompe, c'est-à-dire A*exp(-|lambda|*t)*cos(w*t+a). IMHO
Notez qu'après que la vague s'est estompée, le prix fluctue souvent dans une fourchette étroite, puis soit il continue à suivre la tendance, soit un nouveau choc et une nouvelle vague s'estompent. Il est possible de prévoir les ondes qui s'estompent (après une ou deux salves) mais il est impossible de prévoir la direction du choc.
Pourquoi ?
Le choc a tendance à s'opposer à l'indignation. Statistiquement fiable.
..... Je l'appellerais l'effet de vague incomplète.
C'est-à-dire que si l'onde ne rentre pas dans la section de mesure, une prédiction de Fourier correcte n'est pas possible.
Les harmoniques de droite et de longue période sont toutes deux soumises à cet effet.
Ce n'est pas le nom qu'on lui donne.
Une fois de plus, je vous donne la définition. Toute fonction ayant un spectre fini peut être représentée par une série de Fourier (pas nécessairement périodique d'ailleurs http://www.nsu.ru/education/funcan/node35.html#SECTION00330000000000000000 )
Toute personne travaillant avec PF devrait très bien comprendre le théorème de Kotelnikov.
Les exemples que vous avez donnés y=k*x+c ou très grande période, c'est un non-respect du théorème de Kotelnikov, le spectre est infini.
Je ne suis pas d'accord, supposons que nous sommes à la fin du mouvement et que dans 10 points la tendance va changer,
Je pense que nous ne devrions pas sauter dans le train en marche, d'autant plus que la fiabilité de ces 10 points est remise en question.
Personnellement, j'ai souvent remarqué que les 10 premiers points ne sont pas vrais, mais que les cotations réelles les plus proches sont égales aux prévisions.
Ici la question se transforme en "effet Fourier ou effet du dernier point", et sur cette question il me semble que l'effet
est causé par un autre effet. Essayez d'établir une droite de la forme y = k*x + c, puis extrapolez avec Fourier,
et au lieu d'une ligne droite ascendante, on obtient une courbe descendante. Je l'appellerais l'effet de vague incomplète.
C'est-à-dire que si l'onde ne rentre pas dans la zone de mesure, la prédiction correcte par la méthode de Fourier n'est pas possible.
Les harmoniques linéaires et les harmoniques à longue période sont toutes deux soumises à cet effet.
Mais votre figure montre une ligne droite qui est liée à la formule y=ax+b.
Je montre une fonction qui par une transformée de Fourier (ligne verte)
a sa fonction basée sur les cosinus, c'est-à-dire que nous pouvons observer la continuation de la courbe...
après l'avoir transformée, on obtient la pré-courbe et après l'avoir transformée, on obtient la courbe lissée.
prix
Ce n'est pas comme ça que ça s'appelle.
Encore une fois, je vais vous donner une définition. Toute fonction ayant un spectre fini peut être représentée par une série de Fourier (pas nécessairement périodique d'ailleurs http://www.nsu.ru/education/funcan/node35.html#SECTION00330000000000000000 )
Toute personne travaillant avec PF devrait très bien comprendre le théorème de Kotelnikov.
Les exemples que vous avez cités y=k*x+c ou très grande période, c'est un échec du théorème de Kotelnikov, le spectre est infini.
c'est le principe sur lequel repose la compression dans les systèmes de communication... pour transmettre non pas un signal numérisé mais des spectres de signaux obtenus comme résultat de la TF dans un intervalle de temps de fenêtre... dans ce cas nous avons un intervalle de temps qui se déplace constamment et qui mime une conversion de fréquence variable... lorsque la fréquence dévie de manière insignifiante, ces changements peuvent être ignorés... mais lors de sauts brusques, cela demande un nouveau recalcul... et il est toujours important pour la poursuite de la courbe d'un signal que la vague se trouve en début de phase c'est-à-dire pendant la croissance c'est-à-dire au maximum ou au minimum des valeurs... Niveau optimal à mon avis au niveau 0.15 à partir d'un point de retournement de la vague...
Pourquoi ?
Le choc a tendance à s'opposer à l'indignation. C'est statistiquement fiable.
Mais il y a des exceptions... lorsqu'une perturbation passe, le choc est contre-directionnel à l'accumulation de contraintes directionnelles...
J'ai observé de telles perturbations en septembre dernier...