Hipótese baseada em Fourier - página 5
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Ha-ha-ha! Novamente?
Os mesmos erros?
É preciso se perguntar como os participantes se entendem: cada um tem seu próprio vocabulário, sua própria semântica, seu próprio usus, não há relação de causa e efeito entre os fenômenos descritos e entre as palavras, e eles não podem usar a busca nem no fórum nem na Internet.
Este tópico não é para matemáticos ou comerciantes, mas para psiquiatras. Eles terão muito trabalho a fazer aqui.
Sim, infelizmente, você não pode tirar muitas conclusões do quadro de hoje - seja para cima (mais setas) ou para baixo... Veremos amanhã - confira ))
E o gráfico acima usa uma série de Fourier como função de extrapolação?
sim, é Fourier, mas é melhor perguntar ao autor deste milagre para obter detalhes: njel
a foto de ontem
Estou aproveitando um minuto livre para afixar o material prometido. Eu investiguei este método há cerca de quatro anos, talvez cinco. Não consegui encontrar arquivo com este projeto, tive que reconstruir resultados de memória, graças a um algoritmo simples e o MathCAD reduz consideravelmente o tempo. O conceito, se essa palavra for apropriada para este método, é clássico - desmontamos o "complexo" em componentes simples e trabalhamos com cada um separadamente, ou seja, em vez de prever séries extremamente complexas por suas características e comportamento, passamos a prever séries "simples", mas em grande quantidade. Utilizamos a decomposição de cosseno e algumas propriedades úteis dos coeficientes da referida decomposição.
Como um exemplo para demonstrar os resultados do método, tomei o primeiro segmento disponível com os seguintes parâmetros de entrada:
Montagem da matriz padrão
Tomamos uma série histórica como entrada para o sistema e medimos sua extensão. Passamos uma janela deslizante fixa desde o início de uma amostra até seu final, levando em conta o comprimento da própria janela. Em cada amostra, calculamos a transformação co-seno (CP). Os resultados são resumidos em uma matriz:
Uma fila de tal matriz é essencialmente a dinâmica do coeficiente KP sobre a história tomada. Por mais estranho que possa parecer, tais séries são estacionárias e têm muitas vantagens. Deixe-me dar-lhe algumas amostras como exemplo:
Freqüência 0:
Freqüência 5:
Freqüência 10:
Freqüência 110:
Previsão
Assim, cada uma dessas linhas na matriz (eu tenho tantas quantas houver na janela deslizante) eu prevejo usando o modelo AR, para algum horizonte. O importante é que ele deve ter menos do que o comprimento de W. Como a série é quase estacionária, você pode usar algumas técnicas de identificação de modelos de AR. Sem comentários especiais sobre a escolha dos parâmetros e descrição do próprio modelo, estou anexando como exemplo uma previsão por um modelo AR de 110 freqüências para um comprimento de 500 contagens (para visualização):
No laço, faço uma previsão para cada linha da matriz de cálculo (para cada freqüência):
O exemplo usa uma ordem de modelo AR para cada freqüência, o que não é muito correto. A identificação deve ser feita para cada freqüência. Mas este é um tópico separado em geral e, além disso, temos parte do sinal conhecido, de modo que também pode ser usado para identificação. Em resumo, há muita coisa acontecendo aqui.
Reconstrução em série
Tendo obtido a matriz de previsão, selecionamos a imagem de sinal desejada (a coluna mais à direita na matriz) e realizamos a reconstrução do sinal:
Verifique
Verifique com o fato. De acordo com as condições, todas as amostras superiores a 2*tau estão previstas.
O que você vê não é ilusão e não é mentira, o método é estritamente científico (bem, quase assim :o)), funciona, pelo menos às vezes funciona REALMENTE :o)), tudo é verdade enterrado na identificação, precisamos de estudos adicionais e tudo isso, podemos levá-lo a uma versão industrial estável.
PS: Colegas, a propósito, se alguém estiver interessado, pegue a idéia e leve-a a um fim vitorioso (cerca de cinco anos atrás, outras idéias, não menos revolucionárias, foram levadas de lado, bem em outra direção :o))). Em minha mente, a abordagem é bastante promissora, permite fazer previsões em um sentido estatístico, e isso não é pouca coisa. E eu, eu vou conseguir minha função. Vou ajudar com isso, mas não na MQL, eu não sei :o).
PS: nossos matemáticos - o que você diria de novidade científica :o)))?
Ha-ha-ha! Novamente?
Os mesmos erros?
É preciso se perguntar como os participantes desta discussão se entendem uns aos outros: cada um tem seu próprio vocabulário, semântica, usus, eles estão perdendo completamente a relação de causa e efeito entre os fenômenos descritos e entre as palavras, eles não podem usar a busca nem neste fórum nem na Internet.
Este tópico não é para matemáticos ou comerciantes, mas para psiquiatras. Vai ser muito trabalho para eles.
Você gostaria de falar sobre isso? :о)
Por que sua janela deslizante FFT não é igual a 2^n ?
Por que sua janela deslizante FFT não é igual a 2^n ?
Eu escrevi, eu usei a transformação cosseno. Além disso (se você pegar a transformação de Fourier) - tal requisito é apenas para o esquema de transformação rápida, ou seja, para a transformação (como você escreveu corretamente), que eu não uso no modelo em absoluto. Não é necessário lá. não precisam dele lá. E por que eu deveria tomar uma janela tão longa nesse caso?
Escrevi que usei a transformação cosseno. Além disso (se você pegar a transformação de Fourier) - tal exigência é apenas para o esquema de transformação rápida, ou seja, para a transformação (como você escreveu corretamente), que eu não uso no modelo em absoluto. Não é necessário lá. não precisam dele lá. E por que eu deveria tomar uma janela tão longa nesse caso?
Existe uma biblioteca FFT na base de código que também inclui a biblioteca de transformação de cosseno, e se você for usar estas bibliotecas em MQL, você deve se lembrar que a janela ali deve ser igual a 2^n (16,32,64,128,256,512,1024...).
A Codebase tem uma biblioteca FFT que também inclui a biblioteca de conversão de coseno, e se você for usar essas bibliotecas em MQL, você deve lembrar que a janela deve ser igual a 2^n (16,32,64,128,128,256,512...)
Isto não é algo que eu pretendo usar. Esta é uma restrição apenas para algoritmos de conversão rápida. E eu preciso da biblioteca de álgebra linear. A propósito, você prometeu ajudar :o)