フーリエ変換で未来を予測する - ページ 44

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LeoV:

よし、儲けはどうした？))))

どこでもいい。取引システムの仕様によります。異なる特性を持つ2つのフィルター（2つのMAのアナログ）があり、スロープによるものかもしれない。有用な信号をフィルタリングして、他の分析手法を適用することも可能です。
 

フーリエはFXの予測には全く使えない。近似のために発明されたものだからだ。

 
alsu:
そうでもないんです。正弦波と余弦波が有限の数であれば、それは級数である。しかし、この数はすべてに対して有限なのではなく、周期的な関数に対してのみ有限である。その他の関数については、サイン/コサインが無限個（とそれらの間の間隔が無限大）になる一般化があります。

でも、どう考えても......。分解して、足して、同じものが出てくる。我々のデータは離散的なので、系列の要素は有限である。
 

繰り返しになるが、（積分を持つ）フーリエ変換は解析的な計算を行う上で非常に便利なツールである。個人的には、離散変換（もちろん、それ自体では何も予測できない）を使って急いで引用するよりも、それを使ってデータを処理し、必要な最終式（例えば、フィルター・パラメーター）を導き出した方がいいと思います。

ちなみに、自然界のフーリエ変換装置は聴覚器官である。耳の中で音響波が一連の周波数に変換され、私たちはそれを音として知覚している。そして、私たちは自分の身に何が起こるか、すぐに推測できることが多いのです。そして、偶数位相情報は破棄される。なぜ、FX市場にアナログが存在してはいけないのでしょうか。

 
Integer: 分解し、倍音を調整し、足し算する。それはフィルターであり、その調節に無限の可能性を持つ高度なMAなのです。

近似値というのもあります。おおよその目安、どこを指しているのか見てみましょう。


好きな場所に。取引システムの特殊性に応じて。異なる特性を持つ2つのフィルタ（2つのMAのアナログ）が存在することができ、スロープによってすることができます。有用な信号をフィルタリングして、他の分析方法を適用することができます。

より複雑であること - 変数が多すぎること - 調整の確率が高いこと。最も単純な方法は、それを分解し、将来的に収益性の高いハーモニックを取り出し、その極限で自分自身とのクロスオーバーから収益を得ることである。

しかし、（あなたと私の）両方のバリエーションが同じ問題を発生させます - 将来的に収益性の高い高調波を識別する方法。私のバリエーションでは、1つのハーモニックを決定する必要がありますが、あなたのバリエーションでは、より多くのハーモニックを決定する必要があり、ドレインにつながる可能性が高くなります...)))))。

 
Integer:

申し訳ないが、これはフーリエの説明ではなく、完全に理解不能であることを示すものである。


しかし、あなたはすべてを理解しているようですね。もちろん、私やみんなにも説明してください。それとも、それだけですか？

ここで、ペディヴィカイの言葉を引用します。

分析（ギリシャ語 ἀνάλυσις- decomposition, dissection）とは、知識または対象実践的人間活動の過程で行われる、全体（物、性質、過程、対象間の関係）をその構成要素に分解する精神または現実の操作のことである。

例えば、数字の1を5つの要素に分解するという課題があったとする。0, 0, 1, 0, 0や0.2, 0.2, 0.2などのバリエーションは、自然な感じで、今後の使用にも適していると思います。しかし、選択肢1、2、-2、3、-3は、本来は正しいはずなのに、不自然に見え、事態を複雑にしているだけです。フーリエは非周期的な関数に対して、ほぼ同じことをします。

 
alsu:

繰り返しになるが、（積分を持つ）フーリエ変換は解析的な計算を行う上で非常に便利なツールである。個人的には、離散変換で引用を急ぐよりも、必要な最終式（例えばフィルタパラメータなど）を導き出し、それを使ってデータを処理する方が、もちろんそれ自体では何も予測できないので、好感が持てます。

ちなみに、自然界のフーリエ変換装置は聴覚器官である。耳の中で音響波が一連の周波数に変換され、私たちはそれを音として知覚している。そして、私たちは自分の身に何が起こるか、すぐに推測できることが多いのです。そして、偶数位相情報は破棄される。なぜ、FX市場にアナログが存在してはいけないのでしょうか。


すなわち、データを高調波に分解し、振幅、位相を調整し、加算するようなこれらの計算を行うことができ、唯一の代わりに、FATL、SATL指標のように結果を計算する係数を計算することができます - ちょうど価格と係数を掛けて加算してください。
 
AlexeyFX:


しかし、あなたはすべてを理解しているようですね。


正解です))
 
LeoV:

こっちの方が複雑なんですよ、変数が多くて......高い確率で合うんです。最も単純な選択肢は、分解して、将来的に利益を生むハーモニクスを取り、極限で自分との交点で稼ぐことです。

しかし、（あなたと私の）両方のバリエーションが同じ問題を発生させます - 将来的に収益性の高い高調波を識別する方法。私のバリエーションでは、あなたはたった1つのハーモニックを特定する必要がありますが、あなたのバリエーションでは、多くのハーモニックを特定する必要があり、それはほとんどの場合、排水につながるでしょう・・・)))))。


ニューラルネットワークでは、さらに多くのパラメータを得ることができるわけです。1つの高調波だけを使用することは、複数の高調波を使用することの特殊なケースです。同じ複数でも、1つ以外はすべて振幅が0です。1つだけだと、HerzlやMESAに行き着く。
 
Integer: ニューラルネットワークは、さらに多くのパラメータを持っているわけです。1つの高調波だけを使うのは、少数の高調波を使う場合の特殊なケースで、同じ少数の高調波でも、1つを除いてすべて振幅が0になります。1つだけ使うと、Herzlに、MESAに、なってしまう。

同意見です。しかし、ニューラルネットワークには、歴史に当てはまらないようにする方法がある。そこにも複雑な問題があるのだが。しかし、フーリエでは、将来儲かるであろう高調波や高調波を見極める方法がほとんどない--それが、フーリエを金融市場に応用することの難しさである。
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