Hypothèse basée sur Fourier

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Il existe une hypothèse : si nous prenons un segment de prix, par exemple pour les 1000 dernières barres, et que nous l'approximons par FFT, alors, si nous capturons correctement les harmoniques de base par FFT, nous pouvons également extrapoler les prix non seulement dans le futur, mais aussi dans le passé.


Cela peut se faire, par exemple, de la manière suivante : nous pouvons sélectionner un tel ensemble de paramètres FFT (nombre d'harmoniques, précision de l'approximation) de sorte qu'il donne le RMS minimum à l'intervalle précédant celui sélectionné (par exemple, de 1200 à 1000 mesures). Dans ce cas, il y a une probabilité que les coefficients sélectionnés se rapprochent non seulement de l'intervalle précédent, mais aussi de l'intervalle futur de 0 à 200 (bien sûr, si les rythmes de base du marché ne changent pas de manière significative).



Chers collègues, quelqu'un peut-il aider à vérifier cette hypothèse ?

 
equantis >> :

À mon avis, la définition même du problème de la prédiction est complètement erronée. Ceci, par la définition même de l'IP, ne fonctionnera pas.

 
La transformée de Fourier elle-même a un inconvénient : lorsque le signal est reconstruit à l'envers, elle entraîne une distorsion par rapport à l'état minute à l'envers... Donc, pour le vérifier, il faut soit le comprendre soi-même, soit essayer de trouver d'autres sujets... tous ces sujets ont été labourés depuis longtemps...
 

Je comprends que l'idée principale reste de prédire l'avenir, tandis que le passé n'est qu'une vérification.

L'hypothèse que vous avez est que si les prévisions passées sont correctes, alors vous pouvez faire confiance aux prévisions futures (corrigez-moi si je me trompe).

D'où la question suivante : si les prévisions passées convergent, où est la garantie que le marché n'a pas changé d'humeur au cours de la durée de vie du dernier segment et de l'ancien segment ?

les prévisions futures vont-elles converger?

 
Oui, c'est vrai. Je pense que tout modèle de marché (FFT ou NS ou tout autre, par exemple sur les chandeliers) fonctionne pendant une certaine période. D'après ce que je comprends, la FFT tente d'approcher la courbe des prix de la même manière sur toute la section donnée (puisque la RMS est appliquée à chaque barre). Par conséquent, l'hypothèse n'est valable que dans le cas où le modèle de comportement du marché n'a pas changé (et, par conséquent, toutes les harmoniques demeurent) pendant toute la période d'"apprentissage" allant de 1200 barres dans le passé à +200 barres dans le futur ((a) segment d'apprentissage principal de 1000 - 0 barres, (b) segment de test 1200-1000 et (c) segment de prévision 0 - 200). Naturellement, si le comportement du marché change dans cette section, tout est perdu ;)))


D'un autre côté, je me suis dit qu'il n'y avait probablement pas beaucoup de différence entre les deux options :

1. pour exécuter la FFT sur un segment 1200 - 0

2. ou FFT (en utilisant FOS) sur l'intervalle 1000 - 0 et ensuite optimiser (en utilisant le même FOS) pour les résultats sur l'intervalle 1200 - 1000.


Je vais essayer de le programmer et de regarder les résultats, grâce aux bibliothèques disponibles ici.

 
Comment faire pour qu'un indicateur réagisse immédiatement à un script ? voir mon avant-dernier message
 
Et peut-être jeter le modèle d'indicateur dans lequel le principe de traitement de la réaction de l'indicateur au script ... non seulement en mode manuel mais aussi en mode automatique ... Je vérifie presque tous les indicateurs pour le changement dynamique des données en mode hors ligne ... sans attendre le mouvement des prix ....
 
Partant du principe que l'analyse du signal FFT a pour but d'obtenir une réponse de filtre numérique quasi-optimale, j'ai écrit un tel prédicteur. Ironiquement, il a montré un PF proche de 2 sur les 4 derniers mois sans aucune optimisation, mais des drains sur les autres périodes. Et nous revenons à la vieille question : quel que soit l'outil utilisé, c'est-à-dire même celui qui semble s'auto-adapter au marché, nous devons sélectionner ses paramètres qui ne seront optimaux que dans une certaine période de temps, et nous ne savons pas quand cette période sera terminée. Pour un filtre en particulier, nous devons jouer avec les fréquences de la bande passante.
 

Et en supposant que vous avez des distorsions minimales qui peuvent être négligées pour faire une prédiction - le processus de prédiction est-il alors possible ?

 
equantis >> :

Il existe une hypothèse : si nous prenons un segment de prix sur, disons, les 1000 dernières mesures et que nous l'approximons avec la FFT, alors si nous avons saisi correctement les rythmes de base avec la FFT, nous pouvons également extrapoler les prix non seulement dans le futur, mais aussi dans le passé.


Chers collègues, quelqu'un peut-il aider à vérifier cette hypothèse ?

Nous le pouvons. Il suffit de se rappeler les très, très grandes bases des mathématiques.

Vérifiez la question, voire trois (questions suggestives ;) ).

1. Quel est le nombre maximum de barres avant/arrière (par rapport à votre exemple) que vous pouvez extrapoler la valeur d'une fonction restituée par la méthode de Fourier, et pourquoi ?

2. Si on prend un nombre infini de termes de la série, quelles valeurs seront obtenues à quelles barres (peut-on l'estimer sans appliquer la décomposition ;) ) ?

3. qu'est-ce qu'une fonction périodique ;)...

Bonne chance.

ZS 2 à tous ceux qui n'ont pas encore abandonné Fourier - commencez par apprendre les bases des méthodes et ne vous précipitez pas dans le fourré - vous pouvez gagner beaucoup de temps ;)...

 
forte928 >> :

Et en supposant que vous avez une distorsion minimale qui peut être négligée pour faire une prédiction - le processus de prédiction est-il alors possible ?

1. Une FFT correcte a une distorsion presque nulle, c'est pourquoi elle est utilisée pour multiplier de grands nombres (de l'ordre de centaines de mégabits) et présente très rarement une erreur. Pour des cotations à 4-5 chiffres, ces distorsions n'auront aucun effet.

2. PF est une analyse spectrale des fonctions périodiques. C'est-à-dire que si vous obtenez une expansion de série de Fourier en BP de 1000 barres, alors pour les 1000 barres suivantes vous obtiendrez la copie exacte de la période précédente de 1000 barres. Parce que PF est une approximation des fonctions périodiques, pas une extrapolation.


Tout ce qui peut être fait pour l'extrapolation, c'est par exemple de décomposer deux périodes précédentes par N barres en analyse spectrale. Ensuite, pour extrapoler les N barres suivantes (qui n'existent pas encore), on prend la moyenne arithmétique des amplitudes des harmoniques et on décale la phase de chaque harmonique d'exactement autant de radians que la différence des harmoniques correspondantes dans les deux périodes précédentes étudiées.

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