Predicción del futuro con transformadas de Fourier - página 23
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En la lista de los dos puestos anteriores (también puedes añadir wavelets). Compara, por ejemplo, en esta imagen (perdón por la calidad):
No he visto nada. ¿Puedes explicar para los privados de la naturaleza))
IMHO, ni Fourier ni lo que escribiste funcionará, nadie canceló la no estacionariedad. todo el punto está en el filtrado correcto de las series antes de usarlas en la descomposición armónica. y allí puedes descomponerlas con cualquier cosa, y la simplicidad de Fourier es incluso posible más, en lugar de un ingenuo menos debido al viejo método. o el algoritmo de gerzel no es lo suficientemente bueno.
Entiendo lo que está a punto de suceder - sólo que no sabes cómo cocinarlo)))))))))))))))) y todo eso....
IMHO, ni Fourier ni lo que escribiste funcionará, nadie canceló la no estacionariedad. todo el punto está en el filtrado correcto de las series antes de usarlas en la descomposición armónica. y allí puedes descomponerlas con cualquier cosa, y la simplicidad de Fourier es incluso posible más, en lugar de menos ingenuo debido al método antiguo. o el algoritmo gertzel no es bueno.
Me doy cuenta de que está a punto de empezar - sólo que no sabes cómo cocinarlo)))))))))))))))) y todo eso....
Este indicador tiene la capacidad de construir un canal en zigzag y (canal de la línea media) y así descomponerlo, pero hasta ahora no tengo idea de cómo operar con todos estos pasteles
https://c.mql4.com/forum/2012/02/ZZm-fx-txt.mq4
En la lista de los dos puestos anteriores (también puedes añadir wavelets). Comparado, por ejemplo, en esta imagen (perdón por la calidad):
En general, el método de Fourier es tan barbado que casi todo lo demás puede considerarse "más moderno".
Hay poca información (útil) en Internet (sobre todo en ruso), en su mayoría sólo básica, por lo que a menudo hay que pensar con la propia cabeza.
Gracias, está muy bien hecho. No estoy del todo de acuerdo con lo de Fourier, hay varios métodos modernos: paramétricos (Berg, por ejemplo) y no paramétricos (basados en los vectores propios).
La transformada de Hilbert-Huang fue creada para el análisis de procesos no estacionarios y la afronta con éxito.
Hace tiempo me "peleé" con Fourier. Al principio por mi cuenta en Excel, luego hubo una biblioteca #_lib_FFT.ex4.
Funciona, da unas líneas tan suaves:
Pero, debido a los pesados cálculos, no lo uso. Pero me interesa su indicador Hilbert-Huang.
¿Puedo utilizarlo?
Eduard Anatolievich, tengo curiosidad: ¿a qué nivel has "puesto el tope de paciencia"? Es decir, ¿cuántas semanas más de tu vida estás dispuesto a dedicar a la investigación de la aplicabilidad de Fourier al forex? Y, ¿qué pasa después de que se rompa tu última copa de paciencia psicológica? ¿Pasará a otra cosa o dejará la "ciencia" por completo, "dando un fuerte portazo al laboratorio"? No te ofendas, sólo tengo curiosidad.
No soy Eduard Anatolievich, pero tengo mucha curiosidad... ¿Qué cuestión complicada puede investigarse seriamente en unas pocas semanas? Incluso si no se hacen los esquemas de realización de la información privilegiada, los volúmenes de ticks y la aceleración del espectro en paralelo, se suele tardar más.
Y aunque la transformada de Fourier no es realmente aplicable a las divisas (y a muchas otras cosas también), dudo que puedas explicar por qué es así. Explica como si el interlocutor tuviera 5 años, explicaciones abstrusas e incomprensibles que ya he visto antes.
Los cálculos por cierto son pesados también, estoy pensando en pasarme a opencl, ahora está de moda...
Mejor hazlo tú mismo, y podrás comparar los resultados - yo tuve que aumentar significativamente el algoritmo EMD para conseguir una descomposición estable, me pregunto qué haría otra persona...