Prevendo o futuro com as transformações de Fourier - página 46
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Há outra nuança aqui. Quanto maior o próximo intervalo após a otimização, maior é a probabilidade de que os harmônicos encontrados se tornem rapidamente obsoletos (não gerarão mais lucros) em dados futuros. Reduzindo esta seção - ficamos sem a confiabilidade do teste.
Se eu tiver a idéia certa...
Seria interessante observar visualmente a imagem - a trajetória no espaço de fase {optimal harmônica, fase inicial ideal}. Se a trajetória for suficientemente suave, ela pode ser prevista.
Seria interessante ver uma imagem visual - uma trajetória no espaço de fase {optimal harmônica, fase inicial ideal}. Se a trajetória for suficientemente suave, ela pode ser prevista.
Há. Mas há alguns padrões que podem ser notados ao treinar uma rede, e algumas técnicas de treinamento que permitem que você faça sem sequer um teste prévio. Eu não sei sobre Fourier, e não ouvi falar disso.
Tem mais a ver com sua experiência pessoal com redes neurais. Alguém que tem experiência com outro sistema também pode ter algumas observações semelhantes.
Se entendi bem a idéia...
Seria interessante ver uma imagem visual - uma trajetória no espaço de fase {optimal harmônica, fase inicial ideal}. Se a trajetória for suficientemente tranquila, ela poderia ser prevista.
Ao invés disso, perguntamo-nos se existe uma maneira de determinar a harmônica mais estável. Temos que assumir que existe.
No mínimo, as pessoas que fazem pesquisas sobre a possibilidade de ganhar dinheiro nos mercados financeiros não vão para Fourier, SSA ou MESA. Estes são métodos ultrapassados que estavam sendo girados para cima e para baixo por todos há cerca de 10 anos. Costumava funcionar bem porque os cálculos que utilizavam estes métodos não estavam amplamente disponíveis. Agora, por causa da disponibilidade de cálculos e do lançamento de vários produtos de software baseados nesses métodos, não funciona bem, ou melhor, tornou-se muito mais difícil encontrar uma "fórmula lucrativa" para o mercado ))))
Pelo menos as pessoas que fazem pesquisas sobre a possibilidade de ganhar dinheiro nos mercados financeiros não vão para Fourier, SSA ou MESA. Estes são métodos antiquados que estavam sendo girados para cima e para baixo há cerca de 10 anos. Costumava funcionar bem porque os cálculos que utilizavam estes métodos não estavam amplamente disponíveis. Agora, devido à disponibilidade de cálculos e produção de vários produtos de software com base nestes métodos, não funciona bem - ou melhor, tornou-se mais difícil encontrar uma "fórmula lucrativa" para o mercado).
É mais uma questão religiosa))) Uma rede neural ou um filtro digital é um polinômio - a soma dos produtos de preços e coeficientes (mais ou menos falando).
Eu concordo. Desse ponto de vista, qualquer transformação de preço é uma transformação de preço )))) Então é tudo a mesma coisa ))))
Vocês estão todos ficando loucos quando menciono que...
parece que alguém,
como
sabe como fazer bom dinheiro
em algum tipo de
talvez um método modificado
provavelmente Fourier.
Pessoalmente, eu não arriscaria investir em uma situação com este grau de incerteza.
E o que aconteceria se eu corresse o risco de revelar a triste e extremamente complicada verdade?
O que aconteceria então? Gritos de "não pode ser!", "não!", "o mundo não pode ser tão cruel para nós!", "recuso-me a acreditar nisso!" ?
É por isso que eu prefiro mergulhar.
Nota, colegas, os verdadeiros especialistas em DSP (leia-se Fourieux) - GPWR, Prival e alguns outros - também são praticamente silenciosos aqui. Por quê? Porque você pode se queimar em todos os sentidos da palavra.
A propósito, Fourier:
Em minha juventude fiz pesquisas sobre análise espectral e detecção de sinais de rádio em banda larga como ruído de um pretendente em um ambiente altamente barulhento e barulhento.
Estou agora no meio de uma reflexão sobre a extração de sinais de negociação em ruído cambial. Considerei o uso de transformadores de Fourier. Cheguei às seguintes conclusões.
A transformação de Fourier (para frente e para trás) é um excelente método de interpolação de processos eletromagnéticos. E somente. Acústica (mecânica) - com um estiramento. O resto é questionável.
O fato é que no sinal eletromagnético as energias elétrica e magnética são convertidas uma na outra, digamos, igualmente, simetricamente. Assim, tornou-se possível utilizar modelos complexos de variáveis, nos quais os componentes reais e imaginários são definidos em coordenadas ortogonais. Daí o aparecimento do sinusoidal como uma projeção de movimento de um vetor de comprimento constante ao longo do eixo do tempo dentro de um "cilindro complexo". E a transformada de Fourier opera com um conjunto de componentes tão harmônicos. Ou seja, a transformação de Fourier tem um valor prático - ela modela um dos fenômenos da natureza: a transformação mútua das energias elétrica e magnética. Isto se confirma, por exemplo, no fato de que com base nos resultados do cálculo da densidade espectral de potência, podem ser feitos filtros físicos que confirmarão os resultados dos cálculos com grande precisão.
Entretanto, não faz sentido em citações financeiras falar sobre quaisquer energias, muito menos duas ortogonais, intertransformadas, para que funções variáveis complexas possam ser aplicadas a elas. Portanto, o valor da transformação de Fourier para a análise de tais citações não é nem pior nem melhor do que outros métodos de interpolação. Infelizmente, o "significado físico" das citações financeiras não é claro. Mesmo visualmente, eles não podem ser atribuídos a sinais harmônicos.
Quanto à extrapolação de citações utilizando transformadas de Fourier para frente e para trás, com filtragem intermediária. A transformada de Fourier é um método de interpolação de um sinal com um conjunto de componentes harmônicos. E somente em seus nós (amostras). A precisão da interpolação entre amostras não é garantida. O desejo de extrapolar um sinal por este método, mesmo para algumas leituras à frente, não faz sentido fisicamente, pois os coeficientes espectrais são calculados para determinadas leituras de tempo. Esta é uma das razões. E a segunda razão tem a ver com o significado físico pouco claro das citações. Se para extrapolação de sinal eletromagnético podemos contar com sua inércia (conversão de energia) e aplicar coeficientes de decomposição de baixa freqüência, então, para citações de tal possibilidade de "baixa freqüência" não é óbvio.
Agora estou considerando calcular o espectro atual (instantâneo) para cada minuto (por tick) e exibi-lo no gráfico de cotação em relevo. A esperança permanece na capacidade do cérebro de ver qualquer padrão nestas imagens.
Mas o supervisor científico de Fourier, Lagrange, que considerava o método de Fourier um completo disparate, era tacanho e insuficientemente eficaz: