Les connaisseurs de Fourier... - page 8
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C'est assez standard, je remplis le tampon de l'indicateur avec un certain décalage d'index, par exemple, égal à la période de la courbe de Fourier, puis je décale visuellement l'indicateur lui-même de la même valeur en utilisant la méthode SetIndexShift(0,Period) ;
Je posterai le code dans la base plus tard, quand je l'aurai mis en ordre.
Je ne suis pas d'accord, supposons que nous sommes à la fin du mouvement et que dans 10 points la tendance va changer,
Je pense que nous ne devrions pas sauter dans le train en marche, d'autant plus que la fiabilité de ces 10 points est remise en question.
Personnellement, j'ai souvent remarqué que les 10 premiers points ne sont pas vrais, mais que les cotations réelles les plus proches sont égales aux prévisions.
Ici la question se transforme en "effet Fourier ou effet du dernier point", et sur cette question il me semble que l'effet
est causé par un autre effet. Essayez d'établir une droite de la forme y = k*x + c, puis extrapolez avec Fourier,
et au lieu d'une ligne droite ascendante, on obtient une courbe descendante. Je l'appellerais l'effet de vague incomplète.
C'est-à-dire que si l'onde ne s'inscrit pas dans la section de mesure, il est impossible de faire une prévision correcte en utilisant la méthode de Fourier.
Les harmoniques directes et les harmoniques de longue période sont soumises à cet effet.
C'est pourquoi, dans mes indicateurs, j'ai fait la décomposition non pas par rapport au prix=0, mais par rapport aux lignes de détresse en suivant l'exemple d'ANG3110. La régression linéaire et l'interpolation de Fourier d'une plus grande période sont utilisées comme lignes de détrition.
Et j'utilise l'interpolation de Fourier si je parviens à détecter une cyclicité sur une période plus longue, sinon j'utilise LR. Dans ce cas, l'"effet d'onde incomplète" disparaît.
J'utilise l'interpolation de Fourier si je peux détecter une cyclicité sur une plus longue période...
Et comment détectez-vous la cyclicité ? Quelle méthode, quels critères utilisez-vous ?
Je fais une extrapolation de Fourier (ce sont des mots intelligents :) et je regarde la corrélation entre le résultat et les prix. Si la corrélation est significative, cela signifie qu'il existe une cyclicité prononcée. Bien qu'il existe probablement de meilleures méthodes, je vais construire un analyseur de spectre pour MT.
Je fais une extrapolation de Fourier (c'est un mot intelligent :) et je regarde la corrélation entre le résultat et les prix. Si la corrélation est significative, cela signifie qu'il existe une cyclicité prononcée. Bien qu'il existe de bien meilleures méthodes, je vais construire un analyseur spectral pour MT.
Je comprends la méthode, merci pour la réponse, je pense qu'elle a sa place. Et concernant les mots extrapolation, interpolation, approximation, corrélation donc le thème donc qui n'est pas intéressé laisse dans le lagoon chat, et qui ne sait pas donc wikipedia est.
où la série est de nature aléatoire sans spectre m.Fourier,
La fonction d'extrapolation spectrale ne peut être discutée - c'est faux !
Et vous pouvez et devez calculer
la densité spectrale de puissance (SPM), c'est-à-dire la variance, les émissions,
dont les amplitudes sont réparties sur les fréquences.
comme une simple aide à la prévision, je recommanderais
A.A. Minko "Forecasting in Business with Excel",
et sur l'analyse de Fourier ici, un classique du genre, pour ainsi dire :
Jenkins, G., Watts, D. "Spectral Analysis and its Applications".
http://lib.mexmat.ru/books/853
http://www.newlibrary.ru/author/dzhenkins_g___vatts_d_.html
ou ici
L'"Analyse spectrale numérique" de S.L. Marple.
http://prodav.exponenta.ru/read/info02.htm
Si les liens ci-dessus ne conviennent pas, il y en a beaucoup d'autres à rechercher.
où la série est de nature aléatoire sans spectre m.Fourier,
On ne peut pas parler d'une fonction d'extrapolation spectrale - c'est incorrect !
Et vous pouvez et devez calculer
la densité spectrale de puissance (SPM), c'est-à-dire la variance, les émissions,
dont les amplitudes sont réparties sur les fréquences.
vous pouvez faire les deux
l'estimation de la puissance et la décomposition de la série en fonctions ont des avantages et des inconvénients
il est possible de faire les deux
L'estimation de la puissance et la décomposition de la série en fonctions ont leurs avantages et leurs inconvénients.
Bien sûr, mais pour les prévisions, c'est très dangereux - méthodes non linéaires.
fonctionnent bien à l'intérieur de l'intervalle d'ajustement, mais en dehors, lorsqu'ils sont extrapolés,
le comportement devient très insidieux, pour ainsi dire.
Il est très difficile de maintenir un tel outil prédictif - à cause de...
c'est très délicat et, comme je l'ai déjà dit,
incorrect.
Bien que, si on y réfléchit, il est justifié d'appliquer m.Fourier à
moyenne mobile(MA), une MA assez lisse, alors oui :)
plus une ligne droite de régression :
Synthèse de Fourier + régression polynomiale (linéaire).
C'est une bonne combinaison.