フーリエ変換で未来を予測する - ページ 46

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alsu: もし私がその考えを正しく理解しているならば...

位相空間における軌跡｛最適調和、最適初期位相｝を視覚的に見ることができたら面白いですね。軌跡が十分に滑らかであれば、予測することができる。

HZ.この質問を扱ったことがない )))
 
LeoV:

ありますね。しかし、ネットワークを学習する際に気づくことができるパターンもありますし、フォワードテストすらせずにできる学習法もあります。フーリエは知らないし、聞いたこともない。

むしろ、ニューラルネットワークに対する 個人的な経験が関係しているのではないでしょうか。他のシステムで経験を積まれた方も、同じようなことをおっしゃるかもしれません。
 
alsu:

もし、私の考えが正しいのなら...

位相空間における軌跡｛最適調和、最適初期位相｝を視覚的に見ることができたら面白いですね。軌道が十分に滑らかであれば、予測できるかもしれません。


むしろ、最も安定したハーモニックを決定する方法はないだろうかと考える。あることを前提にしなければならない。
 
Integer: これは、ニューラルネットワークの個人的な経験によるところが大きいと思います。別のシステムを経験した人なら、同じようなことを考えるかもしれません。

少なくとも、金融市場で儲ける可能性を研究している人は、フーリエやSSA、MESAには手を出さない。これらは、10年ほど前に誰もが空回りしていた時代遅れの手法です。以前は、こうした方法を使った計算が普及していなかったので、うまくいっていたのです。今は計算ができるようになり、それをもとにした様々なソフトが発売されているため、うまくいかないというか、「儲かる計算式」を見つけるのがかなり難しくなっている )))。
 
LeoV:

少なくとも、金融市場で儲ける可能性を研究する人は、フーリエやSSA、MESAには手を出さない。これらは、10年ほど前に紡ぎ出されていた古めかしい手法です。以前は、こうした方法を使った計算が普及していなかったので、うまくいっていたのです。現在は、計算が可能であることや、これらの手法に基づく様々なソフトウェア製品が生産されていることから、うまく機能しない、いや、むしろ「儲かる計算式」を見つけることが難しくなっている)。

どちらかというと宗教的な問題です)))ニューラルネットワークやデジタル フィルタは、多項式、つまり価格と係数の積の和である（大雑把に言うと）。
 
Integer: どちらかというと宗教的な質問)))ニューラルネットワークやデジタルフィルタは、多項式、つまり価格と係数の積の和です（大雑把に言うと）。

私もそう思います。この観点から、あらゆる価格変換は価格変換である ))))だから、全部同じなんです )))
 

そんなこと言ったら、みんなおかしくなっちゃうよ...。

という人がいるようです。

のように

は、良いお金を作る方法を知っている

ある種、

maybe a modified method

おそらくフーリエ

個人的には、この程度の 不確実性で投資をするリスクはないと思っています。

そして、もし私が胸が張り裂けそうな、非常に複雑な真実を明かす危険を冒したら、どうなるのだろう？

そうすると、どうなるのでしょうか。そんなはずはない！」「そんなはずはない！」「世界がこんなに残酷なはずはない！」「信じられない！」という叫び？

だから、浸け置きしたいんです。

DSPの専門家である GPWR、Prival、その他数名は、ここでは事実上沈黙しています。なぜ？あらゆる意味で焦げて しまうからです。

ところでフーリエ。


 

若い頃は、騒音やノイズの多い環境下で、広帯域ノイズのような求愛者の電波をスペクトル解析して検出する研究をしていました。

今は、FXのノイズの中から売買シグナルを抽出することを考えている真っ最中です。フーリエ変換を使うことを検討しました。その結果、次のような結論に達しました。

フーリエ変換（順方向および逆方向）は、電磁気プロセスの補間法として優れている。とだけ。アコースティック（機械式） - ストレッチ付き。あとは疑問が残りますね。

実は、電磁波信号では、電気エネルギーと磁気エネルギーは、互いに、例えば、等しく、対称的に変換されるのです。そこで、実数成分と虚数成分を直交する座標で定義した複素変数モデルが使えるようになった。従って、正弦波は「複素円柱」内の時間軸に沿った一定の長さのベクトルの運動の投影として現れる。そして、フーリエ変換は、このような高調波成分の集合で動作します。つまり、フーリエ変換は、自然界の現象の一つである電気エネルギーと磁気エネルギーの相互変換をモデル化したものであり、実用的な価値がある。これは、例えば、パワースペクトル密度の計算結果に基づいて、物理的なフィルターを作ることで、計算結果を精度よく確認することができることからも確認することができる。

しかし、金融相場では、いかなるエネルギーについても、ましてや直交する2つの相互変換されたエネルギーについて、複素変数関数が適用できるように語ることは意味がない。したがって、このような引用符の解析におけるフーリエ変換の価値は、他の補間方法と比較して悪くもなく良くもないのである。残念なことに、金融の名言の「物理的な意味」は不明である。目視でも、高調波信号と断定することはできない。

正逆フーリエ変換を用いた見積書の外挿については、中間フィルタリングを行う。フーリエ変換は、高調波成分の集合で信号を補間する方法である。そして、そのノード（サンプル）のみである。サンプル間の補間精度を保証するものではありません。スペクトル係数は与えられた時間の読み取りに対して計算されるため、この方法で数回先の信号まで外挿しようとしても、物理的には意味がない。これがひとつの理由です。そして2つ目の理由は、引用の物理的な意味が不明確であることと関係がある。もし、電磁波信号の外挿に、その慣性（エネルギー変換）を利用して低周波の分解係数を 適用できるのであれば、このような「低周波」の可能性は自明ではない。

現在、分単位（ティック単位）で現在（瞬間）のスペクトルを計算し、レリーフで気配値チャートに表示することを検討中です。この絵の中にどんなパターンがあるのか、脳の能力に期待が残ります...。

 

しかし、フーリエの科学的指導者であったラグランジュは、フーリエの方法を全くナンセンスな ものと考えており、視野が狭く、十分な効果を上げることができなかった。


 
Integer:

そうではなく、最も安定したハーモニックを決定する方法があれば知りたいのです。あることを前提にしなければならない。
最も安定したハーモニックは、不思議なことに24時間の周期を持つ。
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