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Você tem que saber como usar o PF de diferentes maneiras.
Utilizá-lo para outros fins que não o uso pretendido. Isto é, as implicações do uso do PF na dinâmica.
Eu tenho um filtro de espectro real. Ele corta automaticamente os harmônicos parasitas.
Eu mesmo estou surpreso com o resultado. Consegui transformar uma desvantagem da PF em uma vantagem.
1. O PF tem muitos usos diferentes. O que você quer dizer com a atribuição direta (ou indireta), digamos, bidimensional PF?
2. somente uma regra decisiva (normalmente chamada de limiar) pode cortar os harmônicos espúrios do "espectro real". Ou seu conceito de "espectro real" é diferente da interpretação comumente conhecida.
Aqui está uma citação da wikipedia "A discreta transformação de Fourier é um caso especial (e às vezes usada para aproximação)".
Que velho fio condutor é este!
Ainda bem que eu não o li antes. Caso contrário, eu não teria me metido nisso. É bom ser um amador em qualquer assunto. Sem barreiras, sem noções pré-concebidas.
O PF não é adequado para previsão em uma aplicação estática. Isto está claro como está.
Ninguém levantou o problema das harmônicas parasitárias decorrentes das diferenças de preço nas extremidades da amostra.
É um ângulo de 90 graus!!! Há todas as harmônicas que existem na natureza em tal frente!
E quase ninguém usou, exceto o klot, PF na dinâmica.
Eu também fiz um visualizador. E eu obtive um resultado surpreendente.
Tudo o que resta é escrever um prognosticador. É claro que não vai prever longe disso. Mas o resultado será quase absoluto dentro da metade da amostra.
Quando eu obtiver o resultado final, eu o publicarei definitivamente. E não importa o que será. Um resultado negativo também é um resultado.
Então, como estão indo os resultados, você vai compartilhar?
A tendência pode ser separada. Mas Fourier tem uma desvantagem, eu já escrevi sobre isso acima. Tomamos um intervalo fixo e para realizar a transformação multiplicamos este intervalo em ambas as direções até o infinito, como resultado temos um sinal (taxa) contínuo no tempo infinito, porque as ondas sinusoidais são contínuas. Exemplo, nossa fatia de preço é 10, 11, 12, 13, 12, para fazer a conversão que precisamos para fazer uma série contínua dela ... 10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ... O resultado, o preço futuro é claramente conhecido, são 10, é por isso que Fourier não funciona. Para aplicar a idéia de freqüências, precisamos encontrar outro método de decomposição. Por exemplo, você pode definir claramente algumas freqüências e por enumeração, minimizando o erro, selecionando para elas os valores de amplitudes e fases, teremos uma tendência, mas para isso você precisa de um computador muito potente.
A interpretação é ligeiramente diferente. Se decompusermos um segmento de uma função em uma série de Fourier - um conjunto de harmônicas, então, se somarmos essas harmônicas - obtemos uma fatia de nossa função original, multiplicada de ambas as maneiras até o infinito.
Se pegarmos uma amostra de 1024 barras, Fourier considera que 1024 barras é o período da primeira harmônica.
Se houver alguma onda com um período de 256 barras nesta amostra de 1024 barras, então a 4ª harmônica será desenhada no espectro. Se cortarmos um pedaço de 512 barras de nossa amostra e fizermos outra transformação de Fourier, veremos estas ondas no espectro como a 2ª harmônica. Etc.
Se nossa amostra contém um componente de tendência, ou seja, o preço final não é igual ao preço inicial, a transformada de Fourier tentará representar esta linha reta oblíqua de tendência utilizando um conjunto de harmônicas (!)
e um monte de harmônicas aparecerá no espectro que não correspondem a nenhuma onda no gráfico. Portanto, se a tarefa é extrair alguns componentes periódicos do gráfico de preços, o componente de tendência deve ser removido antes da transformação.
Editar. Podemos subtrair a onda de baixa freqüência em vez da onda de tendência, ou seja, podemos remover as baixas freqüências.
O mesmo se aplica aos saltos de preços, por exemplo, devido a eventos noticiosos, etc.
Até agora, os resultados são encorajadores. >> Ainda há muito trabalho a ser feito.
Por interesse e verdade, pegue uma variável aleatória integrada e aplique seu método a ela, e se os resultados forem encorajadores, você pode destruir tudo o que você trabalhou. Se os resultados forem inconclusivos, então sinta-se à vontade para compartilhar seu trabalho conosco! Abaixo está um arquivo com CB anexado.
Confira.
Aqui está o exemplo (indicador) que usei para estudar Fourier...
Veja o código ali - não é difícil.
Olhei para o lado, afinei algumas coisas. Sobre a função de teste, ela funciona.
Por interesse e verdade, pegue uma variável aleatória integrada e aplique seu método a ela, e se os resultados forem encorajadores, você pode destruir tudo o que você trabalhou. Se os resultados forem inconclusivos, então sinta-se à vontade para compartilhar seu trabalho conosco! Abaixo está um arquivo com CB anexado.
Verifique o método para piolhos.
Sergey, você acredita seriamente que o processo aleatório será sempre e irrevogavelmente aleatório? Você é um fã de dogmas científicos?
Tente considerar um processo aleatório de duas ou três dimensões na quarta, quinta ou mais dimensões. Lá não é nada aleatório.
O método que eu inventei teoricamente permite reduzir qualquer processo aleatório a um processo regular. Mas é quase impossível aplicá-lo na prática. Falta o desempenho do computador.
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Infelizmente, parei de trabalhar neste tema durante um ano. Agora estou fazendo isso novamente. Com certeza vou postar uma foto do que tenho.
Sergei, você está sugerindo seriamente que um processo aleatório será sempre e irrevogavelmente aleatório? Você é um fã de dogmas científicos?
Sim, tenho certeza. É por isso que é chamado de aleatório. Caso contrário, deveríamos estar falando de um processo quase ritualístico, etc.
Tente considerar um processo aleatório de duas ou três dimensões em quarta, quinta e mais dimensões. Lá não é nada aleatório.
Este método de revelação de regularidades latentes (dimensão informacional da BP), é aplicável a processos de quase domínio, em processos verdadeiramente aleatórios a dimensionalidade do método coincide com a dimensionalidade do espaço do analisador. Se analisar a série que publiquei por este e outros métodos de estimativa, você estará convencido em sua natureza aleatória.
O método que eu inventei teoricamente permite reduzir qualquer processo aleatório a um processo regular.
Zhunko, você tem que ser modesto e cauteloso aqui. A modéstia é apenas um embelezamento, enquanto o cuidado, permite que você não chute o traseiro para trás publicamente se você declarou em voz alta algo que não é verdade:-)
Se você tem uma maneira de obter uma BP não acidental, então você está sendo ligeiramente enganador (por exemplo, olhando para o futuro) ou ligeiramente iludido (sublinhar conforme apropriado), não há um terceiro.