Aiuto con Fourier - pagina 12
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Bisogna sapere come usare il PF in modi diversi.
Usarlo per scopi diversi da quelli previsti. Cioè le implicazioni dell'uso di PF nella dinamica.
Ho un vero filtro a spettro. Taglia automaticamente le armoniche parassite.
Anch'io sono sorpreso del risultato. Sono riuscito a trasformare uno svantaggio di PF in un vantaggio.
1. PF ha un sacco di usi diversi. Cosa intendi per assegnazione diretta (o indiretta), diciamo PF bidimensionale?
2. solo una regola decisiva (di solito chiamata thresholding) può tagliare le armoniche spurie dello "spettro reale". Oppure la tua nozione di "spettro reale" è diversa dall'interpretazione comunemente conosciuta.
Ecco una citazione da wikipedia "La trasformata discreta di Fourier è un caso speciale (e a volte usato per l'approssimazione)".
Che vecchio thread è questo!
Meno male che non l'ho letto prima. Altrimenti non ci sarei entrato. È bene essere un dilettante su qualsiasi argomento. Nessuna barriera, nessun preconcetto.
PF non è adatto per la previsione in un'applicazione statica. Questo è chiaro come lo è.
Nessuno ha sollevato il problema delle armoniche parassite derivanti dalle differenze di prezzo alle estremità del campione.
È un angolo di 90 gradi!!! Ci sono tutte le armoniche che esistono in natura su un tale fronte!
E quasi nessuno ha usato, tranne klot, PF nella dinamica.
Anch'io ho fatto un visualizzatore. E ha ottenuto un risultato sorprendente.
Non resta che scrivere un predittore. Certo, non prevederà molto lontano da esso. Ma il risultato sarà quasi assoluto entro la metà del campione.
Quando avrò il risultato finale lo pubblicherò sicuramente. E non importa cosa sarà. Anche un risultato negativo è un risultato.
Allora, come stanno venendo i risultati, vuoi condividere?
La tendenza può essere separata. Ma Fourier ha uno svantaggio, l'ho già scritto sopra. Prendiamo un intervallo fisso e per eseguire la trasformazione moltiplichiamo questo intervallo in entrambe le direzioni all'infinito, come risultato abbiamo un segnale continuo (tasso) nel tempo infinito, perché le sinusoidi sono continue. Esempio, la nostra fetta di prezzo è 10, 11, 12, 13, 12, per fare la conversione dobbiamo farne una serie continua... 10, 11, 12, 13, 12, [10, 11, 12, 13, 12], 10, 11, 12, 13, 12, ... Il risultato, il prezzo futuro è chiaramente noto, è 10, ecco perché Fourier non funziona. Per applicare l'idea delle frequenze dobbiamo trovare un altro metodo di decomposizione. Per esempio, è possibile impostare chiaramente alcune frequenze e per enumerazione, minimizzando l'errore, selezionare per loro i valori di ampiezze e fasi, si otterrà una tendenza, ma per questo è necessario un computer molto potente.
L'interpretazione è leggermente diversa. Se decomponiamo un segmento di una funzione in una serie di Fourier - un insieme di armoniche, poi se sommiamo queste armoniche - otteniamo una fetta della nostra funzione originale, moltiplicata in entrambi i sensi all'infinito.
Se prendiamo un campione di 1024 battute, Fourier considera che 1024 battute è il periodo della prima armonica.
Se ci sono delle onde con un periodo di 256 battute in questo campione di 1024 battute, allora la quarta armonica sarà disegnata nello spettro. Se tagliamo un pezzo di 512 battute dal nostro campione e facciamo un'altra trasformata di Fourier, vedremo queste onde nello spettro come la seconda armonica. Ecc.
Se il nostro campione contiene una componente di tendenza, cioè il prezzo finale non è uguale a quello iniziale, la trasformata di Fourier cercherà di rappresentare questa linea retta obliqua di tendenza utilizzando un insieme di armoniche (!)
e nello spettro apparirà un mucchio di armoniche che non corrispondono a nessuna onda sul grafico. Pertanto, se il compito è quello di estrarre alcune componenti periodiche dal grafico del prezzo, la componente di tendenza dovrebbe essere rimossa prima della trasformazione.
Modifica. Possiamo sottrarre l'onda a bassa frequenza invece di quella di tendenza, cioè possiamo rimuovere le basse frequenze.
Lo stesso vale per i salti di prezzo, per esempio, dovuti a notizie ecc.
Finora i risultati sono incoraggianti. >> C'è ancora molto lavoro da fare.
Per il bene dell'interesse e della verità, prendi una variabile casuale integrata e applica il tuo metodo ad essa, e se i risultati sono incoraggianti, puoi cestinare tutto quello che hai elaborato. Se i risultati sono inconcludenti, allora sentiti libero di condividere il tuo lavoro con noi! Qui sotto c'è un file con CB allegato.
Guarda qui.
Ecco l'esempio (indicatore) che ho usato per studiare Fourier...
Guarda nel codice - non è difficile.
L'ho rivisto e ho modificato alcune cose. Funziona sulla funzione di test.
Per il bene dell'interesse e della verità, prendi una variabile casuale integrata e applica il tuo metodo ad essa, e se i risultati sono incoraggianti, puoi cestinare tutto quello che hai elaborato. Se i risultati sono inconcludenti, allora sentiti libero di condividere il tuo lavoro con noi! Qui sotto c'è un file con CB allegato.
Controllare il metodo per i pidocchi.
Sergey, credi seriamente che il processo casuale sarà sempre e irrevocabilmente casuale? Sei un fan del dogma scientifico?
Provate a considerare un processo casuale a due o tre dimensioni nella quarta, quinta o più dimensioni. Lì non è affatto casuale.
Il metodo che avete inventato permette teoricamente di ridurre qualsiasi processo casuale a uno regolare. Ma è quasi impossibile applicarlo praticamente. Le prestazioni del computer sono carenti.
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Purtroppo, ho smesso di lavorare su questo argomento per un anno. Ora lo sto facendo di nuovo. Mi assicurerò di postare una foto di quello che ho.
Sergei, stai seriamente suggerendo che un processo casuale sarà sempre e irrevocabilmente casuale? Sei un fan del dogma scientifico?
Sì, sono sicuro. Ecco perché si chiama "casuale". Altrimenti, dovremmo parlare di un processo quasi casuale, ecc.
Provate a considerare un processo casuale a due o tre dimensioni in quarta, quinta e più dimensioni. Lì non è affatto casuale.
Questo metodo di rivelazione delle regolarità latenti (dimensione informazionale di BP), è applicabile a processi quasi casuali, su processi veramente casuali la dimensionalità del metodo coincide con la dimensionalità dello spazio analizzatore. Se analizzate la serie che ho postato con questo e altri metodi di stima, sarete convinti della sua natura casuale.
Il metodo che ho inventato permette teoricamente di ridurre qualsiasi processo casuale a uno regolare.
Zhunko, devi essere modesto e cauto qui. La modestia è solo un abbellimento, mentre la prudenza, permette di non dare un calcio in culo pubblicamente se si è affermato a gran voce qualcosa che non corrisponde alla realtà:-)
Se hai un modo per ottenere la BP non accidentale da quella accidentale, allora o sei leggermente ingannevole (ad esempio guardando nel futuro) o leggermente illuso (sottolinea come appropriato), non c'è un terzo.