記事「離散ハートレー変換」についてのディスカッション

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この記事では、スペクトル分析と信号処理の方法の1つである離散ハートレー変換について説明します。信号のフィルタリング、スペクトルの分析などが可能になります。DHTの能力は離散フーリエ変換の能力に劣りません。ただし、DFTとは異なり、DHTは実数のみを使用するため、実際の実装がより便利であり、その適用結果はより視覚的です。

1942年、ラルフ・ハートレーは、記事「A More Symmetrical Fourier Analysis Applied to Transmission Problems」の中でフーリエ変換の類似物を提案しました。

フーリエ変換(FT)と同様に、ハートレー変換(HT)は元の信号を三角関数の和に変換します。しかし、それらの間には1つの大きな違いがあります。FTは実数値を複素数に変換しますが、HTは実数値のみを提供します。この違いのため、ハートレー変換は普及しませんでした。科学者や技術者はそれに何の利点も見出さず、通常のフーリエ変換を使い続けたのです。1983年、Ronald Bracewell（英語）は、ハートレー変換の離散バージョンを発表しました。

作者: Aleksej Poljakov

[Verner999]

興味深い記事をありがとう！とても期待できそうなものもあります。:)

[Aleksandr Shirin]

本当に楽しい記事だった。実際に適用できるものと非常によく似ている。インジケーターをダウンロードして、さまざまなタイムフレームで使ってみた。今のところ、効果的なシグナルを与えているという印象を受けた。もっとテストしてみます。

[Aleksey Vyazmikin]

記事をありがとう！

ちょうど昨日、サブサンプルの統計的指標を通じて市場の段階を特定する方法について考えていたところでした。

この方面について、もっと突っ込んだ研究をされたことはありますか？トレンド・フラットの分類は、どれくらいのスピードで（どれくらいのラグで）、どれくらいの誤差でできたのでしょうか？

[Aleksej Poljakov]

Aleksey Vyazmikin #:

記事をありがとう！

ちょうど昨日、サブサンプルの統計的指標を通じて市場の段階を特定する方法について考えていたところだったので、記事の中で似たようなアイデアを目にしました。

この方向で何か深い研究をされましたか？トレンド・フラットの分類は、どれくらいのスピードで（どれくらいのラグで）、どれくらいの誤差でできたのでしょうか？

市場のステージを特定するのは、おそらく最も簡単な作業だ。主要シグナルを除いた）価格スペクトルをクラスター分析（コホネンマップ）にかけると、市場ステージが得られます。新しいトレンドの変化や始まりの兆候は、低周波成分の相対的な弱さと高周波高調波の相対的な強さです。しかし残念なことに、トレンドの方向性を見誤ることもある。