Hipótesis de Fourier

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Existe una hipótesis: si tomamos un segmento de precios, supongamos que para las últimas 1000 barras, y lo aproximamos mediante FFT, entonces, si capturamos correctamente los armónicos básicos mediante FFT, podemos igualmente extrapolar los precios no sólo hacia el futuro, sino también hacia el pasado.


Esto se puede hacer, por ejemplo, de la siguiente manera: podemos seleccionar un conjunto de parámetros de la FFT (número de armónicos, precisión de la aproximación) de manera que dé el mínimo RMS en el intervalo que precede al seleccionado (por ejemplo, de 1200 a 1000 bares). En este caso existe la probabilidad de que los coeficientes seleccionados se aproximen no sólo al intervalo anterior, sino también al futuro de 0 a 200 (por supuesto, si los ritmos básicos del mercado no cambian significativamente).



Colegas, ¿alguien puede ayudar a comprobar la hipótesis?

 
equantis >> :

En mi opinión, la propia definición del problema de la predicción es completamente errónea. Esto, por la propia definición de FP, no funcionará.

 
La propia transformada de Fourier tiene una desventaja: cuando la señal se reconstruye hacia atrás, se produce una distorsión con respecto al estado minúsculo hacia atrás... Así que, para comprobarlo, o bien tienes que entenderlo tú mismo o tratar de encontrar otros temas... todos esos temas han sido arados hace tiempo...
 

Entiendo que la idea principal sigue siendo predecir el futuro, mientras que el pasado sólo sirve para verificar.

La hipótesis que tienes es que si la previsión pasada es correcta, entonces puedes confiar en la previsión futura (corrígeme si me equivoco).

De ahí la pregunta de si la previsión pasada convergerá, dónde está la garantía de que el mercado no ha cambiado el estado de ánimo en el tiempo de vida del último segmento y

¿las previsiones futuras convergerán?

 
Sí, así es. Creo que cualquier modelo de mercado (FFT o NS o cualquier otro, por ejemplo, en velas) funciona durante un cierto período de tiempo. Según tengo entendido, la FFT trata de aproximar la curva de precios de la misma manera en toda la sección dada (ya que el RMS se aplica a cada barra). Por lo tanto, la hipótesis sólo es válida para la situación en la que el patrón de comportamiento del mercado no ha cambiado (y, en consecuencia, todos los armónicos permanecen) durante todo el período de "aprendizaje" desde 1200 barras en el pasado hasta +200 barras en el futuro ((a) segmento principal de aprendizaje de 1000 - 0 barras, (b) segmento de prueba de 1200-1000 y (c) segmento de previsión de 0 - 200). Naturalmente, si el patrón de comportamiento del mercado cambia en esta sección, todo está perdido )))


Por otro lado he pensado que probablemente no hay mucha diferencia entre las opciones:

1. ejecutar la FFT en un segmento 1200 - 0

2. o FFT (usando FOS) en el intervalo 1000 - 0 y luego optimizar (usando el mismo FOS) para los resultados en el intervalo 1200 - 1000.


Intentaré programarlo y echar un vistazo a los resultados, menos mal que aquí hay bibliotecas.

 
'¿Cómo hago que un indicador reaccione inmediatamente a un script?' ver mi penúltimo mensaje
 
Y tal vez lanzar la plantilla de indicador en el que el principio de procesamiento de la reacción del indicador a la secuencia de comandos ... no sólo en manual, sino también en el modo automático ... Compruebo casi todos los indicadores para el cambio de datos dinámicos en el modo fuera de línea ... no esperar a que el movimiento de los precios ...
 
Asumiendo que el análisis de la señal FFT tiene como objetivo obtener eventualmente una respuesta de filtro digital casi óptima, escribí un predictor de este tipo. Irónicamente, mostró un FP cercano a 2 en los últimos 4 meses sin ninguna optimización, pero drena en los otros períodos. Y volvemos a la vieja cuestión de que, sea cual sea la herramienta utilizada, es decir, incluso la que parece autoadaptarse al mercado, tenemos que seleccionar sus parámetros, que serán óptimos sólo en un determinado período de tiempo, y no sabemos cuándo se acabará este período. Para un filtro en particular, tenemos que jugar con las frecuencias del ancho de banda.
 

Y suponiendo que se tengan unas distorsiones mínimas que se puedan despreciar para hacer una predicción, ¿es entonces posible el proceso de predicción?

 
equantis >> :

Existe una hipótesis: si tomamos un segmento de precios de, por ejemplo, los últimos 1000 compases y lo aproximamos con la FFT, si hemos captado correctamente los ritmos básicos con la FFT, podemos igualmente extrapolar los precios no sólo hacia el futuro, sino también hacia el pasado.


Colegas, ¿alguien puede ayudar a comprobar la hipótesis?

Podemos. Basta con recordar lo más básico de las matemáticas.

Pregunta de comprobación, incluso tres (preguntas de orientación ;) ).

1. ¿Cuál es el número máximo de barras hacia adelante/hacia atrás (en relación con tu ejemplo) que puedes extrapolar el valor de una función que se restablece por el método de Fourier, y por qué?

2. Si tomamos un número infinito de términos de la serie, qué valores se obtendrán en qué barras (¿se puede estimar sin aplicar la descomposición ;) ) ?

3. qué es una función periódica ;)...

Buena suerte.

ZS 2 a todos los que aún no se han rendido con Fourier - empiecen por aprender los fundamentos de los métodos y no se precipiten directamente a la espesura - pueden ahorrar bastante tiempo ;)...

 
forte928 >> :

Y suponiendo que se tenga una distorsión mínima que se pueda despreciar para hacer una predicción, ¿es entonces posible el proceso de predicción?

1. Una FFT adecuada tiene una distorsión casi nula, por lo que se utiliza para multiplicar números grandes (del orden de cientos de megabits) y muy raramente tiene un error. Para una precisión de 4-5 dígitos en las cotizaciones, estas distorsiones no tendrán ningún efecto.

2. El FP es un análisis espectral de funciones periódicas. Es decir, si se obtiene una expansión de la serie de Fourier en PA de 1000 barras, entonces para las siguientes 1000 barras se obtendrá la copia exacta del periodo anterior de 1000 barras. Porque la FP es una aproximación de funciones periódicas, no una extrapolación.


Todo lo que se puede hacer para la extrapolación es, por ejemplo, descomponer dos períodos anteriores por N barras en el análisis espectral. A continuación, para extrapolar las siguientes N barras (aún no existentes), se toma la media aritmética de las amplitudes de los armónicos y se desplaza la fase de cada armónico exactamente tantos radianes como la diferencia de los correspondientes armónicos en los dos períodos anteriores estudiados.

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