Indicateurs: Fourier extrapolation of price - page 5
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Bonjour, chers membres du forum.
Je n'arrive pas à trouver ce qu'est l'algorithme de calcul de la fréquence de Quinn-Fernandes, ou peut-être que je n'ai pas compris quelque chose. :)
Je m'explique. On prend le graphique et on fait une moyenne pour qu'il n'y ait pas d'ondulation dans les yeux. On prend les 22 derniers points, entre eux 21 intervalles.
On choisit des sinusoïdes de périodes 21, 10,5, 7, 5,25, etc. C'est-à-dire 21 divisé par 1, 2, 3, 4, 5, etc. sur cet intervalle jusqu'à un maximum de 10.
Extrapolons par la somme de ces sinusoïdes et nous obtenons ce que le théorème suggère. Quelle est l'astuce ?
C'est probablement plus évident de cette manière.
L'extrapolation sous forme de bougies plutôt que de lignes serait intéressante (ce n'est pas une critique mais une suggestion, je suis déjà faible).
Voici comment cela fonctionne pour moi. Il existe un indicateur sur le marché. Bar Predictor. Il prédit séparément les ohlc et les rapports entre eux, les barres sont construites sur la base des rapports. Parfois, la barre prédite coïncide avec la barre réelle.
Quelle est la fréquence de "parfois" ?
Je me demande où est passé le "pi" dans cet indicateur ?
Il y a une déclaration #define pi 3.14.....
Mais elle n'est utilisée dans aucune formule. Erreur.
oui l'idée est bonne mais fausse - toute approximation a le caractère de la courbe qui a été calculée sur la base de la série historique, même l'extrapolateur le confirme.
Pour comprendre cela, prenons un simple oscillateur - stochastique, qui montrera quelle est la fréquence de la série en ce moment - elle sera totale et ne peut pas être la base d'une décision sur une opération de trade.....
Si nous faisons une simple vérification - prenons plusieurs fréquences comme base et construisons une courbe résumée, qui d'une certaine manière ressemblera à une série historique, mais la suite de cette série par rapport à la suite de la courbe résumée différera par un certain nombre de paramètres avec le fait que la courbe a une certaine fréquence de base, et la série a une fréquence de base dynamique.....
Dans de tels cas, on a recours à la normalisation de la série, c'est-à-dire à une tentative d'amener la série à une valeur d'amplitude "constante" - à cette fin, on utilise le MA - et c'est là que survient le moment d'erreur suivant - la présence d'un équilibre des données calculées du MA par rapport à la série historique, même si l'on dit que les oscillateurs avec de grandes périodes ne permettent pas d'obtenir une image précise pour l'approximation ultérieure - tout oscillateur s'efforce d'atteindre l'équilibre - la moyenne des données. nous avons donc besoin d'une méthode qui puisse réduire l'erreur de normalisation à "0" ....
En tant qu'ancien ingénieur en électronique, au début de ma familiarisation avec le Forex, je me suis également dit que j'allais maintenant exécuter Fourier sur Matlab, isoler les principales harmoniques et tabasser tout le monde )). Cela n'a pas fonctionné, Fourier ne fonctionne pas sur le Forex, parce que le signal n'est pas périodique et n'est pas déterministe. J'ai essayé pendant longtemps, j'ai essayé sur des barres et des données en tic-tac, en vain.
L'auteur a fait beaucoup de travail, j'ai donc beaucoup de respect pour lui, mais le résultat n'était pas là (je parle de l'approche de Fourier).
Pour s'en assurer, il suffit de lancer l'indicateur dans le testeur à vitesse maximale et de voir comment se comporte la courbe de prédiction. Elle se tord de haut en bas, ce qui est normal.
Je l'ai exécuté avec les paramètres par défaut, tout est-il correct ?
En tant qu'ancien ingénieur en électronique, au début de ma familiarisation avec le Forex, je me suis également dit que j'allais lancer Fourier sur Matlab, isoler les principales harmoniques et tabasser tout le monde )). Cela n'a pas fonctionné, Fourier ne fonctionne pas sur le Forex, parce que le signal n'est pas périodique et n'est pas déterministe. J'ai essayé pendant longtemps, j'ai essayé sur des barres et des données en tic-tac, en vain.
L'auteur a fait beaucoup de travail, et je lui en suis très reconnaissant, mais le résultat n'était pas là (je parle de l'approche de Fourier), et ne l'est toujours pas.
Pour s'en assurer, il suffit de faire tourner l'indicateur dans le testeur à vitesse maximale et de voir comment se comporte la courbe de prédiction. Elle se tord de haut en bas, ce qui est normal.
Je l'ai exécuté avec les paramètres par défaut, tout est-il correct ?
Il y a une dizaine d'années, j'ai été personnellement critiqué de toutes parts pour avoir publié de tels messages.
Le DSP est une théorie fondamentale qui a une large pratique et un nombre correspondant de spécialistes très spécifiques et profonds sur le forum. Il y a quelque temps, Vadim Junko a disparu, lui qui, à mon avis, avec l'aide de Fourier, a réussi à obtenir des résultats concrets. Mais il avait bien plus qu'un indicateur....
Tout le problème est que DSP et Fourier n'ont rien à voir avec le marché, rien du tout.
Ceci est basé sur le fait que sur le marché il n'y a que des processus aléatoires NON STATIONNAIRES, de plus des processus non stationnaires et incertains, c'est-à-dire des processus non stationnaires, dans les boucles de contrôle desquels il y a une personne qui à certains moments se comporte comme une molécule en mouvement brownien, et puis, tout à coup, tout en formation et en phase.
Si nous voulons créer des modèles utiles à l'économie, nous devons toujours garder à l'esprit la non-stationnarité et les outils utilisés doivent soit résoudre directement les problèmes de non-stationnarité (ARIMA, ARCH), soit indirectement sous la forme de modèles de classification qui recherchent des modèles au cours de l'apprentissage.
Je n'ai qu'une question : vais-je vivre assez longtemps pour voir le moment où il y aura un nombre critique de forumistes qui commenceront à essayer les outils de la coquille de caret pour négocier des idées jour après jour ?
Il est clair que ces personnes ne se tourneront jamais vers les matlabs, matcads et autres, qui sont des outils étrangers au marché.