Conhecedores de Fourier... - página 8
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É uma espécie de padrão, eu preencho o buffer do indicador com um determinado deslocamento de índice, por exemplo, igual ao período da curva de Fourier, e depois desligo o próprio indicador visualmente pelo mesmo valor usando o método SetIndexShift(0,Período);
Mais tarde, colocarei o código na base, quando eu o tiver em ordem.
Permito-me discordar, vamos assumir que estamos no final do movimento e em 10 pontos a tendência mudará,
Acho que não devemos pular no comboio, especialmente porque a confiabilidade desses 10 pontos é questionável.
Pessoalmente, tenho notado com freqüência que os primeiros 10 pontos não são verdadeiros, mas as citações reais mais próximas são iguais às previstas.
Aqui a questão flui suavemente para "efeito Fourier ou último ponto", e sobre esta questão parece-me que o efeito
é causado por outro efeito. Tente definir uma linha reta da forma y = k*x + c, e depois faça uma extrapolação com Fourier,
e em vez de uma linha reta para cima, obtemos uma curva para baixo. Eu lhe chamaria o efeito de onda incompleta.
Isto é, se a onda não couber na seção de medição, é impossível fazer uma previsão correta usando o método de Fourier.
Tanto as harmônicas retas quanto as de longa duração estão sujeitas a este efeito.
Portanto, em meus indicadores, eu fiz a decomposição não relativamente preço=0, mas linhas relativamente dissuasivas seguindo o exemplo do ANG3110. A regressão linear e a interpolação de Fourier de um período maior são usadas como linhas de dissuasão.
E eu uso a interpolação de Fourier se eu conseguir detectar a ciclicidade por um período mais longo, caso contrário eu uso a LR. Neste caso, o "efeito onda incompleta" desaparece.
Eu utilizo a interpolação de Fourier se conseguir detectar a ciclicidade por um período mais longo...
E como detectar a ciclicalidade? Que método, que critérios você utiliza?
Eu faço uma extrapolação de Fourier (essa é uma palavra inteligente :) e olho para a correlação entre o resultado e os preços. Se a correlação for significativa, isso significa que há uma acentuada ciclicidade. Embora provavelmente existam métodos melhores, vou construir um analisador de espectro para MT
Eu faço uma extrapolação de Fourier (essas são palavras inteligentes :) e olho para a correlação entre o resultado e os preços. Se a correlação for significativa, isso significa que há uma acentuada ciclicidade. Embora existam métodos muito melhores, vou construir um analisador espectral para MT
Entendo o método, obrigado pela resposta, acho que ele tem um lugar. E em relação à extrapolação de palavras, interpolação, aproximação, correlação, de modo que o tema para quem não está interessado no bate-papo lagunar, e quem não sabe tão wikipedia é.
onde a série é de natureza aleatória, sem m.Fourier espectral,
A função de extrapolação espectral não pode ser discutida - isso está errado!
E você pode e deve calcular
densidade de potência espectral (SPM), ou seja, a variação, as emissões,
cujas amplitudes são distribuídas pelas freqüências.
como um simples auxílio à previsão, eu recomendaria
A.A. Minko "Forecasting in Business with Excel",
e na análise de Fourier aqui, um clássico do gênero, por assim dizer:
Jenkins, G., Watts, D. "Spectral Analysis and its Applications" (Análise espectral e suas aplicações).
http://lib.mexmat.ru/books/853
http://www.newlibrary.ru/author/dzhenkins_g___vatts_d_.html
ou aqui
S.L. Marple's "Digital Spectral Analysis".
http://prodav.exponenta.ru/read/info02.htm
Se os links acima não se encaixam, há muitos deles para procurar.
onde a série é de natureza aleatória, sem m.Fourier espectral,
Não podemos falar de uma função de extrapolação espectral - isso é incorreto!
E você pode e deve calcular
densidade de potência espectral (SPM), ou seja, a variação, as emissões,
cujas amplitudes são distribuídas pelas freqüências.
você pode fazer as duas coisas
A estimativa de potência e a decomposição em série em funções têm vantagens e desvantagens
é possível fazer ambos
A estimativa de potência e a decomposição em série em funções têm suas vantagens e desvantagens
É claro, mas para prever é muito perigoso - métodos não lineares
funcionam bem dentro do intervalo de encaixe, mas fora dele, quando extrapolado,
o comportamento se torna muito insidioso, por assim dizer.
É muito difícil manter uma ferramenta tão preditiva - por causa de
como eu já disse,
incorreto.
Embora, se você pensar sobre isso, é justificado aplicar m.Fourier a
média móvel(MA), um MA bastante suave, então sim :)
mais alguma linha reta de regressão:
Síntese de Fourier + polinômio de regressão (linear).
Essa é uma combinação muito boa.