IMHO, a própria definição do problema de predição está completamente errada. Isto, pela própria definição de PF, não vai funcionar.
Entendo que a idéia principal ainda é prever o futuro, enquanto o passado é apenas para verificação.
A hipótese que você tem é que se a previsão passada estiver correta, então você pode confiar na previsão futura (me corrija se eu estiver errado).
Daí a questão se a previsão passada irá convergir, onde está a garantia de que o mercado não mudou o estado de espírito no tempo de vida do último segmento e
a previsão futura irá convergir?
Por outro lado, pensei que provavelmente não houvesse muita diferença entre as opções:
1. para executar o FFT em um segmento 1200 - 0
2. ou FFT (usando FOS) no intervalo 1000 - 0 e depois otimizar (usando o mesmo FOS) para os resultados no intervalo 1200 - 1000.
Vou tentar programá-lo e dar uma olhada nos resultados, graças a Deus que existem bibliotecas aqui.
E assumindo que você tenha distorções mínimas que podem ser negligenciadas para fazer uma previsão - o processo de previsão é então possível?
Há uma hipótese: se pegarmos um segmento de preços sobre, digamos, as últimas 1000 barras e o aproximarmos com FFT, então se pegamos os ritmos básicos corretamente com FFT, podemos igualmente extrapolar os preços não apenas para o futuro, mas também para o passado.
Colegas, alguém pode ajudar a testar a hipótese?
Nós podemos. Basta lembrar os fundamentos básicos da matemática.
Pergunta de verificação, mesmo três ( perguntas principais ;) ).
1. Qual é o número máximo de barras para frente/para trás (em relação ao seu exemplo) que você pode extrapolar o valor de uma função que é restaurada pelo método de Fourier, e por quê ?
2. Se tomarmos um número infinito de termos da série, que valores serão obtidos em que barras (isto pode ser estimado sem aplicar a decomposição ;) ) ?
3. o que é uma função periódica ;)...
Boa sorte.
ZS 2 para todos aqueles que ainda não desistiram de Fourier - comece aprendendo o básico dos métodos e não se apresse diretamente para a mata - você pode economizar bastante tempo ;)...
E assumindo que você tem uma distorção mínima que pode ser negligenciada para fazer uma previsão - o processo de previsão então é possível?
1. Um FFT adequado tem quase nenhuma distorção, razão pela qual é usado para multiplicar grandes números (na ordem de centenas de megabits) e muito raramente tem um erro. Para precisão de 4-5 dígitos das citações, essas distorções não terão efeito algum.
2. PF é uma análise espectral de funções periódicas. Isto é, se você obtiver uma expansão da série Fourier em BP de 1000 barras, então para as próximas 1000 barras você obterá a cópia exata do período anterior de 1000 barras. Porque PF é uma aproximação de funções periódicas, não uma extrapolação.
Tudo o que pode ser feito para extrapolação, por exemplo, é decompor dois períodos anteriores por N barras em análise espectral. Então, para extrapolar as próximas barras N (ainda não existentes), pegue a média aritmética das amplitudes harmônicas e mude a fase de cada harmônico por exatamente tantos radianos quanto a diferença nos harmônicos correspondentes nos dois períodos anteriores em estudo.
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Há uma hipótese: se pegarmos um segmento de preços, suponha para as últimas 1000 barras, e o aproximarmos por FFT, então, se capturarmos corretamente os harmônicos básicos por FFT, podemos igualmente extrapolar os preços não apenas para o futuro, mas também para o passado.
Isto pode ser feito, por exemplo, da seguinte forma: podemos selecionar tal conjunto de parâmetros FFT (número de harmônicas, precisão de aproximação) de forma a dar o RMS mínimo no intervalo que precede o selecionado (por exemplo, de 1200 a 1000 barras). Neste caso, há uma probabilidade de que os coeficientes selecionados se aproximem não apenas do intervalo anterior, mas também do futuro, de 0 a 200 (claro, se os ritmos básicos de mercado não mudarem significativamente).
Colegas, alguém pode ajudar a testar a hipótese?