ANG3110 писал (а): 事实上，傅里叶外推法是可行的，你只需要知道如何设置它。原因和周期已经在趋势的前几个部分形成，这就产生了一个效果。而如果你考虑到这一点，预测的准确率超过60-70%，这足以有2或更多的利润率。而在缓慢的波动中，比如几天或更长时间，准确率非常高。我不知道有什么其他工具可以做到这一点。我大多能在市场轨迹发生前2-4个月就预测到它。但即使是在一两天前的短距离上，预测的准确性也是相当可以接受的。而这是在没有足够深入地发展这一原则的情况下。我很确定，用资本的方法，你可以得到接近90%的准确率。
让我先说说背景--大约两百年前，有一个奇怪的人住在法国，姓傅立叶。那是一个时代。
波拿巴、断头台、恐怖和所有这些，但这家伙却专注于别的东西--数学。不知何故，不管是由于萎靡不振还是由于无聊，他证明了这样一个定理：在有限区间上给出的任何周期函数都可以扩展为一系列的谐波函数。但如果仔细想想，事实证明，他已经找到了如何实现任何交易者的蓝色梦想--准确预测任何时间间隔内的货币对价格。
事实上，如果你把那条把货币对汇率画成谐波序列的曲线分解，然后在给定的时间间隔内--一小时、一天或一周--分别推断每个谐波，然后把某一点的所有谐波值相加，你应该得到这个货币对在一小时、一天或一周内的汇率值!而且一切都很公平，一切都很科学!一切都应该工作！它应该......但它没有！"。
立即出现了两个问题--谁该受到指责，以及该怎么做？如果第一个传统上，或多或少可以整理出来，那么与第二个 - 全...黑森林。
你可能会明白为什么我们不能推断货币对的价格，如果我们进行几个心理实验--首先我们可以用
从制作不同振幅和频率的正余弦函数开始，再加上不同幂的多项式、对数等，然后用随机生成器将其全部混合。
模拟噪音，使其与事实更加相似，然后将这些胡言乱语绘制成图，其结果可能是类似于货币对汇率的东西。
此外，如果你将获得的曲线分解成谐波序列，然后推断谐波，一切都会如愿以偿，即使噪声水平相当高，也会令人羡慕地轻松预测未来。为什么真正的课程不能这样做呢？
为了理解这一点，我们可以尝试第二个实验--创建一打类似的具有不同比例的各种函数的集合，并在任意时间点开始启动一个任意的集合--当然要确保图表中没有空隙--这就是转换真正开始缓慢的地方--因为作为
或者以更科学的方式说这个问题--由于形成该图的时间序列不是静止的。
金融市场表现出相当频繁的、自发的和难以预测的趋势变化，或者在我们的例子中--函数集的变化，这一事实可以被理解，如果我们记住货币汇率不仅是由平稳的经济规律决定的，而且是由人群的心理决定的，其情绪可以变化得不可预测。这就是为什么根据转换率准确预测的想法似乎是不可能实现的。
但也许klot是对的，我们可以尝试学习识别不同类型的光谱，并利用它们的变化来估计市场从一种状态过渡到另一种状态，从而启动一种或另一种交易策略。也就是说，基于傅里叶分析和神经网络，我们可以创建一个智能指标或一个市场状态过滤器。
原则上，这个想法是原创的、基本的、深刻的科学，尽管很复杂。但正如你所知，魔鬼就在细节中。在我看来，那些想法能绊住的 "小事 "是噪音和波动。
事实上，真实信号的频谱由趋势性、周期性和噪声成分组成。当从一种类型的频谱转移到另一种类型的频谱时，由于它们都有噪声成分，在一段时间内不可能了解哪个频谱组是旧的或新的。结果可能和往常一样--当平坦的东西长期变成趋势时，系统会识别转向不同类型的光谱，或者反之亦然。
第二个问题可能是波动性。它的增长首先会导致噪声成分的增长，从而增加识别新频谱的 "死亡时间"。由于趋势的改变往往发生在较高的波动性上，因此也成为一个问题。
在对音量进行了适当的归一化之后，我们可以尝试以某种方式在高音量时 "粗糙 "神经网络的敏感性，在低音量时 "锐化 "它。
最后可以指出的是，傅里叶的例子具有感染力，许多具有数学能力的先生创造了他们自己的变换--维格纳、沃尔什、希尔伯特......。这个名单已经够长了。在较新的分析中，光谱奇异分析（SSA）能很好地分离趋势、周期性和噪声成分，而小波分析最适合于非平稳时间序列。
有意思的是，通过在一个窗口中扩大频率成分的频率和振幅来实现类似于频谱分析仪的指标；振幅大的低频对应于趋势，中频和高频--分别对应于平坦和噪音；尽管价格运动不是静止的周期性，而是暂时的周期性，但这个指标会很好地显示市场情况。
事实上，傅里叶外推法是可行的，你只需要知道如何设置它。原因和周期已经在趋势的前几个部分形成，这就产生了一个效果。而如果你考虑到这一点，预测的准确率超过60-70%，这足以有2或更多的利润率。而在缓慢的波动中，比如几天或更长时间，准确率非常高。我不知道有什么其他工具可以做到这一点。我大多能在市场轨迹发生前2-4个月就预测到它。但即使是在一两天前的短距离上，预测的准确性也是相当可以接受的。而这是在没有足够深入地发展这一原则的情况下。我很确定，用资本的方法，你可以得到接近90%的准确率。
能否知道60-70%的预测准确率（这确实不小）是如何确定的？
如果这不是一个秘密，我想看看代码，或者至少是一份测试报告。
事实上，傅里叶外推法是可行的，你只需要知道如何设置它。原因和周期已经在趋势的前几节中形成，这就产生了一个效果。而如果你考虑到这一点，预测的准确率超过60-70%，这足以有2或更多的利润率。而在缓慢的波动中，比如几天或更长时间，准确率非常高。我不知道有什么其他工具可以做到这一点。我大多能在市场轨迹发生前2-4个月就预测到它。但即使是在一两天前的短距离上，预测的准确性也是相当可以接受的。而这是在没有足够深入地发展这一原则的情况下。我很确定，用资本的方法，你可以得到接近90%的准确率。 。
让我重复一下--从数学的角度来看，真实的报价是 ，是一组具有不同功能依赖性的部分，因此 ，光谱分解在每个这样的部分都会不同。如果 ，可以找到这样一个函数依赖性还没有改变的扩展区域 ，那么在它改变之前--傅里叶函数将或多或少地 ，能够预测汇率的行为，但只是在这之前。在这种情况下，似乎 ，人们总是可以选择前面 课程的一小部分，并使用它们进行分解/外推，但这样一来， 频谱的低频部分就会丢失，噪声也会增加。 但是，即使在函数依赖性保持不变的领域 预测也不会准确，因为首先傅里叶对非平稳的时间序列不起作用 ，而真实的
市场报价
是非平稳的，在这个意义上，最好使用waiflets。 其次，市场报价更接近于分形函数，也就是 ，如果分解是针对某个时间段建立的，并且在这个 时间段上或多或少起作用，对于较小的时间段 ，就不起作用了，在这个区间上有一系列自己的 分形与它们的分解，对于较大的TF可以 认为是噪音。当然，这些都是我的看法。好吧，至于说应该知道如何使用傅里叶--这和说--技术分析当然有用，人们只应该知道如何 。
ANG3110，你能不能发一张截图，显示傅里叶推断的整个周期，你只能看到结尾，但我想看到所有的分析数据。
也就是说，它不是一个单一的图片，而是一个综合体。这个主题太庞大了，不能只显示一个图表，它将是一个特殊的案例。
事实上，傅里叶外推法是可行的，你只需要知道如何设置它。原因和周期已经在趋势的前几节中形成，这就给出了后果。而如果你考虑到这一点，预测的准确率超过60-70%，这足以有2或更多的利润率。而在缓慢的波动中，比如几天或更长时间，准确率非常高。我不知道有什么其他工具可以做到这一点。我大多能在市场轨迹发生前2-4个月就预测到它。但即使是在一两天前的短距离上，预测的准确性也是相当可以接受的。而这是在没有足够深入地发展这一原则的情况下。我很确定，用资本的方法，你可以得到接近90%的准确率。
能否知道60-70%的预测准确率（这确实不小）是如何确定的？
如果这不是一个秘密，我想看看代码，或者至少是一份测试报告。
我很高兴你赞同我对傅里叶谐波分析预测的应用的看法。
预测的准确性是根据记忆一目了然地计算出来的，因为我偶尔使用这种方法已经有半年多了。 当然，我也在历史上运行过它。我必须与统计数字一起工作，以给出一个更准确的估计。我无法看到测试报告，因为它根本没有。我试图将预测自动化，但每次我不是因为过度紧张而非常疲惫，就是犯了一些错误，让我卡了很久。 因此自动化暂时被推迟了。