フーリエベース仮説

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仮に過去1000本分の価格をFFTで近似した場合、FFTで基本倍音を正しくとらえれば、未来だけでなく過去も同じように外挿できるのではないか、という仮説があります。


例えば、次のようにすることができます。FFTパラメータ（高調波の数、近似精度）のセットを選択し、選択したパラメータの前の間隔（例えば、1200から1000バーまで）で最小のRMSを与えることができます。この場合、選択された係数は、以前の間隔だけでなく、0から200までの将来の間隔にも近似する確率がある（もちろん、基本的な市場リズムが大きく変化しない場合）。



同僚の皆さん、どなたか仮説の検証を手伝っていただけませんか？

 
equantis >> :

IMHOは、予測問題の定義そのものが完全に間違っていると思います。これでは、PFの定義からして、うまくいかないでしょう。

 
フーリエ変換自体には欠点があり、信号を逆再構成すると、微細な状態を逆再構成した場合に相対的に歪んでしまう...だから、それを確認するには、自分で理解するか、他の話題を探してみるしかない...そんな話題はとっくに全部耕されているのだが......。
 

やはり未来を予測することがメインで、過去はあくまで検証のためのものだと理解しています。

過去の予測が当たるのであれば、将来の予測も信用できるというのが、あなたの持つ仮説です（間違っていたら訂正してください）。

したがって、過去の予測が収束 するのであれば、最後のセグメントのライフ タイムで市場の雰囲気が変わっていない保証はどこに あるのか、という疑問と

将来予測は収束 するのでしょうか？

 
はい、その通りです。どんな相場モデル（FFTやNSなど、ローソク足上など）も一定期間は機能すると思います。私が理解する限り、FFTは与えられたセクション全体にわたって同じように価格曲線を近似しようとします（RMSは各バーに適用されるため）。したがって、この仮説は、過去の1200本から将来の+200本までの「学習」期間全体において、市場の行動 パターンが変化していない（その結果、すべてのハーモニクスが残っている）場合にのみ有効です（（a）1000～0本の主要学習セグメント、（b）1200～1000本のテストセグメント、（c）0～200本の予測セグメント）。当然ながら、この部分で市場の行動パターンが変われば、すべてが失われる )))


一方で、おそらく選択肢に大差はないのだろうと思いました。

1. セグメント 1200 - 0 で FFT を実行するには

2. または区間1000 - 0でFFT（FOSを使用）し、区間1200 - 1000の結果に対して最適化（同じFOSを使用）する。


プログラムして結果を見てみます、ここにライブラリがあるのはありがたいことです。

 
スクリプトに即座に反応するインジケータを 作成するには？
 
そして多分スクリプトに指標の反応の処理の原理と指標のテンプレートを投げる...マニュアルだけでなく、自動モードで...私はオフラインモードで動的なデータの変化のためにほぼすべての指標をチェック...価格の動きを待ってはいけない...。
 
FFT信号解析は、最終的に最適に近いデジタルフィルタの 応答を得ることを目的としていると仮定して、そのような予測器を書きました。皮肉なことに、過去4ヶ月間、最適化を行わなかった場合、PFは2に近い値を示したが、他の期間では水没していた。そして、どんなツールを使うにせよ、つまり市場に自己適応しているように見えるツールであっても、ある期間にのみ最適となるパラメータを選択しなければならず、その期間がいつ終わるかはわからない、という古い問いに戻ることになる。特にフィルターの場合は、帯域幅の周波数で勝負しなければなりません。
 

また、予測するために無視できる最小限の歪みがあると仮定して、その予測プロセスは可能なのでしょうか？

 
equantis >> :

仮説ですが、例えば過去1000小節の価格のセグメントをFFTで近似すると、FFTで基本的なリズムを正しく捉えていれば、将来だけでなく過去にも同じように価格を外挿できる。


同僚の皆さん、どなたか仮説の検証を手伝っていただけませんか？

できます。数学のごくごく基本的なことを覚えれば十分です。

チェッククエスチョン、3つでも（リーディングクエスチョン ;）。

1.フーリエ法で復元された関数の値を外挿できる最大前方/後方バー数はいくつでしょうか？

2.無限の級数の項を取ると、どの棒でどのような値が得られるか（これは分解を適用せずに推定できるか ;）。?

3. 周期関数とは何か ;)...

頑張ってください。

ZS 2 Fourierをまだ諦めていない人たちへ - メソッドの基本を学ぶことから始めて、いきなり藪の中に入らないようにしましょう - かなりの時間を節約できます ;)...

 
forte928 >> :

また、予測するために無視できる最小限の歪みを持っていると仮定すると、予測プロセスは可能なのでしょうか？

1.正しいFFTは歪みがほとんどないため、大きな数値（数百メガビット単位）の掛け算に使われ、誤差が出ることはほとんどありません。4～5桁の精度の見積もりであれば、これらの歪みは全く影響を及ぼさない。

2.PFは周期的な関数のスペクトル解析である。つまり、1000本のBPでフーリエ級数展開した場合、次の1000本は、前の1000本の期間の正確なコピーが得られるということです。PFは周期的な関数の近似であり、外挿ではないため。


外挿のためにできることは、例えば、2つ前の期間をN本のバーで分解してスペクトル解析を行うことである。次に、次の（まだ存在しない）N本の棒を外挿するために、高調波振幅の算術平均を取り、各高調波の位相を、調査中の2つ前の期間の対応する高調波の差と正確に同じラジアンだけシフトさせる。

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