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De acuerdo, pero ¿y si trabajamos como limitadores, cotizando, situándonos a ambos lados como en los cambios de divisas, vendiendo liquidez? ¿Por qué necesita predicciones?
Esa es la respuesta, poner limitadores en ambos lados y obtener un beneficio sin riesgo.
interesante de ver
https://www.youtube.com/watch?v=p5UngSem9f0
Requiere mucho tiempo.
¿Alguien puede decirme cómo introducir una matriz, para su análisis y posterior diagnóstico mediante transformadas wavelet?
No soy muy bueno en wavelets, pero aquí se publicaron algunos ejemplos con el paquete dplR, así que me basaré en ellos.
1) Se trata de una serie temporal, por lo que la matriz debe convertirse de alguna manera en un vector largo. Por ejemplo, cada fila de la matriz es como una ventana deslizante de longitud 9, y el desplazamiento de la ventana en cada nueva fila = 0,5. Añadiré un último elemento de cada segunda fila al vector. Sería mejor que tomaras tu vector tal cual, sin las ventanas deslizantes ni las matrices.
Tengo una serie de tiempo como esta - 1 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1 1.
2) Lo que está sombreado en el gráfico no es fiable y no puede utilizarse para hacer previsiones futuras. El color "más a la derecha de la escala" en la zona no sombreada de la derecha es verde (para los períodos 2 a 8).
Y la respuesta sería "actualmente los períodos de 2 a 8 dominan", lo que es realmente inútil. Cualquiera que sea el vector de entrada, esa es la respuesta :).
1, 1, 1, 1, 2, 3, 5, 7, 9,
1, 1, 1, 1, 3, 4, 6, 8, 10,
1, 1, 1, 2, 4, 5, 7, 9, 11,
1, 1, 1, 3, 5, 6, 8, 10, 12,
1, 1, 1, 4, 6, 7, 9, 11, 13,
1, 1, 1, 5, 7, 8, 10, 12, 14,
1, 1, 2, 6, 8, 9, 11, 13, 15,
1, 1, 3, 7, 9, 10, 12, 14, 16,
1, 1, 4, 8, 10, 11, 13, 15, 17,
1, 2, 5, 9, 11, 12, 14, 16, 18,
1, 3, 6, 10, 12, 13, 15, 17, 19,
1, 4, 7, 11, 13, 14, 16, 18, 20,
1, 5, 8, 12, 14, 15, 17, 19, 21,
1, 6, 9, 13, 15, 16, 18, 20, 22,
2, 7, 10, 14, 16, 17, 19, 21, 1,
3, 8, 11, 15, 17, 18, 20, 22, 1,
4, 9, 12, 16, 18, 19, 21, 1, 1,
5, 10, 13, 17, 19, 20, 22, 1, 1,
6, 11, 14, 18, 20, 21, 1, 1, 1,
7, 12, 15, 19, 21, 22, 1, 1, 1,
8, 13, 16, 20, 22, 1, 1, 1, 1,
9, 14, 17, 21, 1, 1, 1, 1, 1,
10, 15, 18, 22, 1, 1, 1, 1, 1
), ncol=24, nrow = 9))
#создаём из матрицы временной ряд
for(i in seq(from = 1, to = nrow(inputMatrix), by = 2)){
if(i==1){
#первая строка матрицы берётся как есть`
tsVector <- inputMatrix[i,]
}else{
#от каждой строй строки берётся последний элемент
tsVector <- c(tsVector, inputMatrix[i,ncol(inputMatrix)])
}
}
#полученный вектор
tsVector
library(dplR)
#рассчёт вейвлетов
waveletObj <- morlet(tsVector)
#показать расчитанные коэффициенты
waveletObj
#график
wavelet.plot(waveletObj)
No soy muy bueno con las wavelets, pero había ejemplos publicados aquí con el paquete dplR por ejemplo, me basaré en ellos.
1) Se trata de una serie temporal, por lo que la matriz debe convertirse de alguna manera en un vector largo. Por ejemplo, cada fila de la matriz es como una ventana deslizante de longitud 9, y el desplazamiento de la ventana en cada nueva fila = 0,5. Añadiré un último elemento de cada segunda fila al vector. Sería mejor que tomaras tu vector tal cual, sin las ventanas deslizantes ni las matrices.
Me salió una serie de tiempo así - 1 1 1 1 2 4 6 8 10 12 14 16 18 20 22 1 1 1 1 1.
2) Lo que está sombreado en el gráfico no es fiable y no puede utilizarse para predecir el futuro. El color "más a la derecha de la escala" en la zona no sombreada es verde (para el periodo = 8).
¿Alguien sabe si hay que convertir los números en valores trigonométricos para la transformada wavelet?
¿O qué hay que convertir para empezar a calcular?
¿Qué es R?
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¿has probado a usar google?
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