Los conocedores de Fourier... - página 8
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Es algo estándar, lleno el buffer del indicador con un cierto desplazamiento de índice, por ejemplo, igual al periodo de la curva de Fourier, y luego desplazo el propio indicador visualmente por el mismo valor usando el método SetIndexShift(0,Period);
Publicaré el código en la base más adelante, cuando lo ponga en orden.
Siento discrepar, supongamos que estamos al final del movimiento y que en 10 puntos la tendencia cambiará,
Creo que no hay que subirse al carro, sobre todo porque la fiabilidad de estos 10 puntos es cuestionable.
A menudo he observado que los 10 primeros puntos no son ciertos, pero las cotizaciones reales más próximas son iguales a las previstas.
Aquí la cuestión desemboca sin problemas en el "efecto Fourier o del último punto", y sobre esta cuestión me parece que el efecto
es causada por otro efecto. Intenta establecer una recta de la forma y = k*x + c, y luego extrapola con Fourier,
y en lugar de una línea recta ascendente obtenemos una curva descendente. Yo lo llamaría el efecto de onda incompleta.
Es decir, si la onda no encaja en la sección de medición, la previsión correcta mediante el método de Fourier es imposible.
Tanto los armónicos de período anterior como los de período largo están sujetos a este efecto.
Por lo tanto, en mis indicadores, he hecho la descomposición no relativamente precio=0, sino relativamente líneas de detrimento siguiendo el ejemplo de ANG3110. La regresión lineal y la interpolación de Fourier de un período más amplio se utilizan como líneas de desviación.
Y utilizo la interpolación de Fourier si consigo detectar la ciclicidad en un periodo más largo, de lo contrario utilizo LR. En este caso, el "efecto de onda incompleta" desaparece.
Utilizo la interpolación de Fourier si puedo detectar la ciclicidad en un período más largo...
¿Y cómo se detecta la ciclicidad? ¿Qué método, qué criterios se utilizan?
Hago una extrapolación de Fourier (son palabras inteligentes :) y miro la correlación entre el resultado y los precios. Si la correlación es significativa, significa que existe una pronunciada ciclicidad. Aunque probablemente haya métodos mejores, voy a construir un analizador de espectro para MT
Hago una extrapolación de Fourier (son palabras inteligentes :) y miro la correlación entre el resultado y los precios. Si la correlación es significativa, significa que existe una pronunciada ciclicidad. Aunque hay métodos mucho mejores, voy a construir un analizador espectral para MT
Entiendo el método, gracias por la respuesta, creo que tiene cabida. Y con respecto a las palabras extrapolación, interpolación, aproximación, correlación por lo que el tema por lo que no está interesado dejó en el chat de laguna, y que no sabe por lo que wikipedia es.
donde la serie es de naturaleza aleatoria sin m.Fourier espectral,
No se puede discutir la función de extrapolación espectral: ¡es un error!
Y puedes y debes calcular
densidad de potencia espectral (SPM), es decir, la varianza, las emisiones,
cuyas amplitudes se distribuyen en las frecuencias.
como una simple ayuda de previsión, recomendaría
A.A. Minko "Previsión en la empresa con Excel",
y sobre el análisis de Fourier aquí, un clásico del género, por así decirlo:
Jenkins, G., Watts, D. "Análisis espectral y sus aplicaciones".
http://lib.mexmat.ru/books/853
http://www.newlibrary.ru/author/dzhenkins_g___vatts_d_.html
o aquí
El "Análisis espectral digital" de S.L. Marple.
http://prodav.exponenta.ru/lectura/info02.htm
Si los enlaces anteriores no le sirven, hay muchos para buscar.
donde la serie es de naturaleza aleatoria sin m.Fourier espectral,
No podemos hablar de una función de extrapolación espectral, ¡es incorrecto!
Y puedes y debes calcular
densidad de potencia espectral (SPM), es decir, la varianza, las emisiones,
cuyas amplitudes se distribuyen en las frecuencias.
puedes hacer ambas cosas
la estimación de la potencia y la descomposición de la serie en funciones tienen ventajas e inconvenientes
es posible hacer ambas cosas
La estimación de la potencia y la descomposición de la serie en funciones tienen sus ventajas e inconvenientes
Por supuesto, pero para la previsión es muy peligroso - métodos no lineales
funcionan bien dentro del intervalo de ajuste, pero fuera de él, cuando se extrapolan,
el comportamiento se vuelve muy insidioso, por así decirlo.
Es muy difícil mantener una herramienta de predicción de este tipo, debido a
es muy complicado y, como he dicho antes,
incorrecto.
Aunque, si lo piensas, está justificado aplicar m.Fourier a
media móvil(MA), una MA bastante suave, entonces sí :)
más alguna recta de regresión:
Síntesis de Fourier + polinomio de regresión (lineal).
Es una buena combinación.