Ipotesi basate su Fourier - pagina 2

 
Reshetov >> :


2. PF è un'analisi spettrale di funzioni periodiche. Cioè, se si ottiene una decomposizione BP della serie di Fourier di 1000 barre, allora per le prossime 1000 barre si otterrà una copia esatta del periodo precedente di 1000 barre. Perché PF è un'approssimazione di funzioni periodiche, non un'estrapolazione.



+100% - così come per il precedente 1000 - questo 1000 barre sarà il periodo della funzione - con tutto ciò che segue....

Buona fortuna.

ZS questa non è una risposta a Yuri - lui lo sa già. Solo una controreplica.

 
VladislavVG >> :

+100% - così come per il precedente 1000 - questo 1000 barre sarà il periodo della funzione - con tutto ciò che segue....

Buona fortuna.

ZS questa non è una risposta a Yuri - lui lo sa già. Solo una controreplica.

Questo vale anche per i 2 post precedenti.

Finalmente. La gente parla senza sapere di cosa sta parlando.

Tuttavia, aggiungerò. :)

Il PF è stato a lungo utilizzato in molti settori per prevedere il comportamento dei processi. Ma PF non prevede e non può, per sua definizione, prevedere qualcosa del genere, direttamente.

Come usare i PF per la previsione è un intero campo della scienza, e diversi metodi sono usati per diversi processi, e a volte fondamentalmente diversi.


Un suggerimento predittivo completamente libero è che quando si spara a un bersaglio in movimento, il missile non è puntato sul bersaglio, ma sul punto di impatto previsto. L'obiettivo così facendo cambia le coordinate e può manovrare. Un nuovo punto di rendezvous viene calcolato tenendo conto dei parametri del bersaglio e la rotta viene corretta verso il nuovo punto di rendezvous calcolato.

Il 2° esempio è il pilota automatico. Gli impatti sono casuali e a volte piuttosto grandi, ma la rotta del veicolo viene mantenuta abbastanza bene e con una precisione molto elevata. Immaginate che l'affare sia la posizione del timone che corregge la deviazione di rotta.

Ecco fatto. Molto semplicistico. :) Tuttavia, è anche un intero campo della scienza, ed è complicato.

 
YUBA >> :

Il PF è stato a lungo utilizzato in molti campi per prevedere il comportamento dei processi. Ma PF non fa e non può, per sua definizione, prevedere direttamente qualcosa.

Come usare la FFT per la predizione è tutta una scienza, e diversi metodi sono usati per diversi processi, a volte principalmente diversi.

Poi aggiungerò anche - c'è qualcuno che legge ;) .

Un'altra cosa da sottolineare è che il PF può essere applicato dove il processo può essere rappresentato da una diff. parabolica (secondo ordine con solo derivate pari). Poiché la serie di Fourier è una soluzione generale di questo diffeomorfismo in forma trigonometrica (ce ne sono anche di complesse). I diffusori di questo tipo descrivono sistemi potenziali (cicli oscillatori senza scambi con l'ambiente esterno) - cioè sistemi in cui la dissipazione (dissipazione di energia) può essere trascurata e in cui si ottiene una soluzione con una buona approssimazione. La radiotecnica/radiolocalizzazione si occupa principalmente di questi sistemi. Se lo scambio non può essere trascurato - allora appaiono termini con derivate dispari (primo ordine - isteresi, per esempio). Per la maggior parte di questi problemi non esiste una soluzione in forma analitica. E la serie di Fourier non è più una soluzione in forma generale - questo è l'importante. E ora una domanda - sei sicuro che la massa di denaro, "gettata" nel mercato Forex e che muove il prezzo è costante durante un giorno, sessione di trading? Se è così, allora sentitevi liberi di usare l'equazione di Fourier.

Buona fortuna.

>> Ho cercato di usare le mie "dita", forse non capisco tutto... beh, scusate....

 
YUBA >> :

Pensiero predittivo completamente libero - quando si spara a un bersaglio in movimento, il missile non è puntato sul bersaglio, ma sul punto d'incontro previsto. L'obiettivo cambierà le coordinate e potrà manovrare. Un nuovo punto di rendezvous viene calcolato tenendo conto dei parametri dell'obiettivo, e la rotta viene corretta verso il nuovo punto di rendezvous calcolato.

Il 2° esempio è il pilota automatico. Gli impatti sono casuali e a volte piuttosto grandi, ma la rotta del veicolo viene mantenuta abbastanza bene e con una precisione molto elevata. Immaginate che l'affare sia la posizione del timone che corregge la deviazione dalla rotta.

Come questo. Molto semplice. :) Tuttavia, è anche un intero campo della scienza, e non è semplice.

IMHO - l'analogia non è del tutto appropriata - la proprietà dell'inerzia romperà tutti i piani. I metodi applicabili lì (intercettazioni) non funzioneranno per i difari con accoppiamento brutale ;) - l'intero punto è nell'errore di quale soluzione può essere ottenuta - per il missile è sufficiente andare alla zona di destinazione (l'errore è di solito alto rispetto alle dimensioni del bersaglio) Inoltre posso dire come un ex ufficiale della difesa aerea (plotone di esecuzione ;) )- tale problema solo teoricamente sempre risolto, o su simulatore. Per quanto riguarda il pilota automatico - analogo all'ottenere ulteriori informazioni privilegiate .... Illuminazione laterale dell'aeroporto, radar attivo, dati meteo - tutto deterministico ;)...

A proposito, non sto dicendo che è impossibile ottenere le informazioni di cui hai bisogno dalle citazioni - ma non c'è bisogno dell'analisi di Fourier ;).... Tutto è molto più semplice...

>> Buona fortuna.

 
VladislavVG >> :

SZY 2 tutti quelli che ancora non hanno rinunciato a Fourier - iniziate a studiare le basi dei metodi, invece di precipitarvi subito nelle terre selvagge - potete risparmiare un bel po' di tempo ;)...


Voglio fare una piccola correzione. Non è necessario immergersi nella FFT o in qualsiasi altro metodo se avete già preparato le librerie. Preferisco trovare tutti gli algoritmi di routine, anche quelli che possono essere in giro su un disco da qualche parte dai vecchi tempi, in una forma pronta, già trasferita a MT4, per le stesse ragioni di risparmio di tempo.

Reshetov ha scritto (a) >>.

Tutto quello che si può fare per estrapolare, per esempio, è decomporre due periodi precedenti per N barre nell'analisi spettrale. Poi, per estrapolare ulteriori (non ancora esistenti) N barre, prendere la media aritmetica delle ampiezze armoniche e spostare la fase di ogni armonica esattamente di tanti radianti quanto la differenza delle armoniche corrispondenti nei due periodi precedenti in studio.

L'ho fatto anch'io ;-). L'idea è ovviamente ingenua, quindi non è uscito niente la prima volta. I codici sono in attesa del secondo tentativo. I filtri in qualche modo sono andati relativamente meglio.
 
marketeer >> :

Vorrei fare una piccola correzione. Non c'è bisogno di immergersi nel labirinto di FFT o di qualsiasi altro metodo quando si hanno librerie già pronte.

In realtà intendevo l'uso di metodi inadeguati per risolvere i problemi.

C'è una biblioteca - la domanda non riguarda questo. La questione è che il metodo di Fourier non è destinato a questa classe di problemi - è necessario comprendere le limitazioni che inevitabilmente si ottengono quando si applica questo metodo a una classe di problemi non adatti ad esso.

>> Buona fortuna.

 
VladislavVG >> :

IMHO - l'analogia non è del tutto appropriata - la proprietà dell'inerzia romperà tutti i piani. I metodi applicabili lì (intercettazione) non funzioneranno per i diffusori con accoppiamento grave ;) - l'intero punto è nell'errore di quale soluzione può essere ottenuta - per il missile è sufficiente andare alla zona di destinazione (l'errore è di solito alto rispetto alle dimensioni del bersaglio) Inoltre posso dire come un ex ufficiale della difesa aerea (plotone di esecuzione ;) )- tale problema solo teoricamente sempre risolto, o su simulatore. Per quanto riguarda il pilota automatico - analogo all'ottenere ulteriori informazioni privilegiate .... Illuminazione laterale dell'aeroporto, radar attivo, dati meteo - tutto deterministico ;)...

A proposito, non sto dicendo che è impossibile ottenere le informazioni di cui hai bisogno dalle citazioni - ma non c'è bisogno dell'analisi di Fourier ;).... È molto più semplice...

Buona fortuna.

Ciao collega :), nientemeno che dall'ex sviluppatore di questi stessi sistemi.

La mancanza anche di un sistema puramente inerziale è stata a lungo di 30-50m a 30km. Questo senza prendere in considerazione la guida attiva.

Il mercato ha anche un'inerzia e un'inerzia abbastanza grande e la reazione all'impatto è tutt'altro che istantanea. In altre parole, il sistema ha una caratteristica transitoria, è un'altra cosa che cambia da strumento a strumento, e anche nel tempo.

Allo stesso modo in cui i sistemi di controllo sono costruiti sulla base di modelli di oggetti controllati, prima di iniziare a costruire un sistema di trading non è male costruire un modello di mercato. E conoscere i suoi, modelli, limiti di applicabilità. Senza di esso, IMHO, nessun mago e Butterworth ecc. sarà d'aiuto.

E il mercato ha uno spettro naturalmente, l'ho controllato. ;) Come 1/f, o 1/f^2. Qualcosa del genere. È abbastanza liscio su un grande intervallo. Non si può fare una pelliccia).

Dobbiamo anche ricordarci del rumore, che, nel nostro caso, può essere a livello o addirittura del segnale reale.

 

Se usiamo le proprietà dell'inerzia lineare, allora:


Abbiamo una sezione della storia A da 1999 bar a 9999 bar.

Supponiamo di avere una sezione della storia B da 9999 bar a 0.

Facciamo un'estrapolazione inerziale su una futura sezione C da 0 a -999 bar.


Poi otteniamo un insieme di ampiezze per la trama A: AMPa[0] - AMPa[n] e fasi PHa[0] - PHa[n] (dove 0 - n sono numeri armonici)

Per la trama B: ampiezze AMPb[0] - AMPb[n] e fasi PHb[0] - PHb[n]

Quindi, per la trama C (cioè il futuro estrapolato) a causa dell'inerzia, l'ampiezza di ogni i-esima armonica sarà: AMPc[i] = 2 * AMPb[i] - AMPa[i] e fase rispettivamente: PHc[i] = 2 * PHb[i] - PHa[i]


Si noti che se la grandezza di una qualsiasi armonica è negativa, è necessario sottrarre PI dalla fase di quell'armonica o aggiungere PI, cioè dopo aver sottratto o aggiunto, il valore della fase deve essere nell'intervallo 0 - 2*PI


Inoltre, l'inerzia suppone che i movimenti di tendenza aumentino o diminuiscano linearmente (o stiano fermi se si tratta di una tendenza laterale) per questo motivo nelle serie temporali si deve considerare la pendenza della tendenza che si calcola usando la formula


d[i] = Close[1999] + (Close[0] - Close[1999]) * (1999 - i) / 1999, dove i è il numero della barra


Corrispondentemente, prima dell'analisi spettrale BP dobbiamo normalizzarla, cioè sottrarre il valore corrispondente di d[i] per le sezioni A e B dal valore del prezzo su ogni barra i-esima e sottoporre la funzione ottenuta all'analisi PF armonica. Al contrario, nella trama C, dopo l'estrapolazione OPF, aggiungere d[i] per il valore di ogni barra. L'ampiezza dell'armonica 0 nella trasformazione inversa non ha bisogno di essere presa in considerazione (il suo valore dovrebbe essere 0), poiché la correzione d[i] tiene già conto della linearità inerziale della tendenza.

 

Ahem, questo mi ricorda. Ho usato molto tempo fa, anche se la trasformata coseno (ma si può usare la Fourier) per la predizione, ma in un modo piuttosto specifico. Era persino buono, a volte. Il succo dell'idea era il seguente:

  • Passo 1: Fissare la lunghezza della finestra W, ad esempio per la certezza che sia di 300 conteggi (barre)
  • Passo 2: attraversare questa finestra da un punto storico all'indietro di N campioni (diciamo 1000) alla barra "attuale" (dopo di essa - il futuro :o)) E ad ogni iterazione, ha calcolato una trasformazione del coseno (CP). I risultati sono stati sommati in una matrice, abbiamo ottenuto una matrice NxW (le colonne rappresentano KP in un certo punto e le righe rappresentano le frequenze di conversione)
  • Passo 3: La riga di tale matrice è essenzialmente la dinamica del coefficiente KP sulla storia presa. E tali serie, stranamente, sono stazionarie e hanno un sacco di vantaggi. Quindi, prevedo ogni serie nella matrice (ho lo stesso numero di campioni nella finestra scorrevole W) usando il modello AR per un certo orizzonte. L'importante è che sia inferiore alla lunghezza di W. Poiché la serie è (ok) quasi stazionaria, possiamo usare alcune tecniche di identificazione del modello
  • Passo 4: facendo W previsioni per un certo orizzonte, diciamo 100 campioni in avanti, ottengo una matrice di previsione. Ho bisogno della colonna più a destra di questa matrice, che è il coseno previsto dell'immagine del segnale. Tutto ciò che rimane è una formula nota per ricostruire il segnale futuro.


Ci sono alcune sottigliezze e trucchi con l'identificazione - ma non riesco a ricordare quali. Dovrei notare che le frequenze più basse sono previste praticamente al 100%, sono quasi-periodiche in un certo senso.


Se qualcuno ne ha davvero bisogno, posso scavare nell'archivio e fornire qualche dettaglio in più. Ma mi sembra - tutto è chiaro così com'è :o)

 
Reshetov >> :

Se usiamo le proprietà dell'inerzia lineare, allora: ......

Non ho scavato a fondo nella matematica, ma supponiamo che sia vero.

Tuttavia.

1. Il mercato non è un sistema chiuso. Qualsiasi estrapolazione è possibile in assenza di influenze esterne. Se non ci sono influenze, vedi titoli a bassa liquidità. Ecco cosa succederà. :)

2. In assenza di influenze, il sistema tende a uno stato di equilibrio, cioè l'estrapolazione sarebbe qualcosa che tende a 0 o una costante.

3 E qual è la durata del processo di transizione nel mercato, la risposta all'impatto? Lo sai? E poi come contare? Il 1° intervallo è un impatto, il 2° è completamente diverso, e noi li sommiamo qui. :)

Cioè si può prevedere qualcosa solo nell'area tra le influenze e non oltre.