I conoscitori di Fourier... - pagina 8
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È un po' standard, riempio il buffer dell'indicatore con un certo spostamento dell'indice, per esempio, uguale al periodo della curva di Fourier, e poi sposto l'indicatore stesso visivamente dello stesso valore usando il metodo SetIndexShift(0,Period);
Posterò il codice nella base più tardi, quando lo metterò in ordine.
Mi permetto di dissentire, supponiamo di essere alla fine del movimento e in 10 punti la tendenza cambierà,
Penso che non dovremmo saltare sul carrozzone, soprattutto perché l'affidabilità di questi 10 punti è in discussione.
Ho notato spesso che i primi 10 punti non sono veri, ma le quotazioni reali più vicine sono uguali a quelle previste.
Qui la domanda sfocia dolcemente in "effetto Fourier o ultimo punto", e su questa domanda mi sembra che l'effetto
è causato da un altro effetto. Prova a impostare una linea retta della forma y = k*x + c, e poi estrapola con Fourier,
e invece di una linea retta verso l'alto otteniamo una curva verso il basso. Lo chiamerei l'effetto onda incompleta.
Cioè, se l'onda non si adatta alla sezione di misurazione, la previsione corretta con il metodo di Fourier è impossibile.
Sia le armoniche in avanti che quelle di lungo periodo sono soggette a questo effetto.
Pertanto, nei miei indicatori, ho fatto la decomposizione non relativamente prezzo=0, ma relativamente linee di detrending seguendo l'esempio ANG3110. La regressione lineare e l'interpolazione di Fourier di un periodo più grande sono usate come linee di detrending.
E uso l'interpolazione di Fourier se riesco a rilevare la ciclicità su un periodo più lungo, altrimenti uso LR. In questo caso l'"effetto onda incompleta" scompare.
Uso l'interpolazione di Fourier se posso rilevare la ciclicità su un periodo più lungo...
E come rileva la ciclicità? Quale metodo, quali criteri usa?
Faccio un'estrapolazione di Fourier (sono parole intelligenti :) e guardo la correlazione tra il risultato e i prezzi. Se la correlazione è significativa, significa che c'è una ciclicità pronunciata. Anche se ci sono probabilmente metodi migliori, ho intenzione di costruire un analizzatore di spettro per MT
Faccio un'estrapolazione di Fourier (è una parola intelligente :) e guardo la correlazione tra il risultato e i prezzi. Se la correlazione è significativa, significa che c'è una ciclicità pronunciata. Anche se ci sono metodi molto migliori, ho intenzione di costruire un analizzatore spettrale per MT
Capisco il metodo, grazie per la risposta, penso che abbia un posto. E per quanto riguarda le parole estrapolazione, interpolazione, approssimazione, correlazione così il tema così chi non è interessato lasciare in chat laguna, e chi non sa così wikipedia è.
dove la serie è di natura casuale senza spettro m.Fourier,
La funzione di estrapolazione spettrale non può essere discussa - questo è sbagliato!
E si può e si deve calcolare
densità di potenza spettrale (SPM), cioè la varianza, le emissioni,
le cui ampiezze sono distribuite sulle frequenze.
come un semplice aiuto per le previsioni, raccomanderei
A.A. Minko "Forecasting in Business with Excel",
e sull'analisi di Fourier qui, un classico del genere, per così dire:
Jenkins, G., Watts, D. "Analisi spettrale e sue applicazioni".
http://lib.mexmat.ru/books/853
http://www.newlibrary.ru/author/dzhenkins_g___vatts_d_.html
o qui
S.L. Marple's "Digital Spectral Analysis".
http://prodav.exponenta.ru/read/info02.htm
Se i link di cui sopra non vanno bene, ce ne sono molti da cercare.
dove la serie è di natura casuale senza spettro m.Fourier,
Non possiamo parlare di una funzione di estrapolazione spettrale - questo non è corretto!
E si può e si deve calcolare
densità di potenza spettrale (SPM), cioè la varianza, le emissioni,
le cui ampiezze sono distribuite sulle frequenze.
puoi fare entrambe le cose
la stima della potenza e la decomposizione della serie in funzioni hanno vantaggi e svantaggi
è possibile fare entrambe le cose
La stima della potenza e la decomposizione della serie in funzioni hanno i loro vantaggi e svantaggi
Certo, ma per le previsioni è molto pericoloso - metodi non lineari
funzionano bene all'interno dell'intervallo di adattamento, ma al di fuori di esso, quando vengono estrapolati,
il comportamento diventa molto insidioso, per così dire.
È molto difficile mantenere un tale strumento predittivo - a causa di
è molto difficile e, come ho detto prima,
errato.
Anche se, se ci pensate, è giustificato applicare m.Fourier a
media mobile(MA), una MA abbastanza liscia, allora sì :)
più qualche linea retta di regressione:
Sintesi di Fourier + polinomio di regressione (lineare).
È una bella combinazione.