푸리에 기반 가설

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한 가지 가설이 있습니다. 만약 우리가 가격의 한 부분을 취하고 마지막 1000개의 막대에 대해 가정하고 FFT를 사용하여 근사하고 FFT를 사용하여 주요 고조파를 올바르게 포착했다면 미래뿐만 아니라 가격을 동등하게 외삽할 수 있습니다. 그러나 또한 과거로.


이는 예를 들어 다음과 같이 수행할 수 있습니다. 이러한 FFT 매개변수 세트(고조파 수, 근사 정확도)를 선택합니다. 선택된 세그먼트 앞의 세그먼트(예: 1200~1000bar)에서 최소 RMS를 제공합니다. 이 경우 잘 선택한 계수는 이전 세그먼트뿐만 아니라 0에서 200 사이의 미래 세그먼트에도 근사할 가능성이 높습니다(물론 주요 시장 리듬이 크게 변경되지 않는 한).



동료 여러분, 누군가가 가설을 테스트하는 데 도움을 줄 수 있습니까?

 
equantis >> :

IMHO, 예측 문제에 대한 바로 그 진술은 절대적으로 잘못되었습니다. 이것으로부터 PF의 정의에 따르면 아무 것도 나오지 않습니다.

 
푸리에 변환 자체에는 한 가지 단점이 있습니다. 신호가 역전되면 미세 상태를 기준으로 왜곡됩니다. 따라서 확인하려면 직접 알아내거나 다른 주제를 찾아야 합니다. 모든 유사한 주제는 길다 위아래로 갈아엎었다..
 

주요 아이디어는 여전히 미래를 예측하고 있으며 과거 예측은 검증을 위해서만 필요하다는 것을 이해합니다.

TE 가설은 과거의 예측이 수렴하면 미래의 예측을 신뢰할 수 있다는 것입니다(그렇지 않다면 수정).

따라서 과거의 예측이 수렴 한다면 마지막 세그먼트 의 수명 동안 시장이 분위기를 바꾸지 않았다는 보장은 어디에 있으며

미래의 예측은 수렴 ?

 
네 맞습니다. 어떤 시장 모델(FFT 또는 NA 또는 다른 어떤 것, 예를 들어 양초)은 일정 시간 동안 변하지 않고 작동한다고 생각합니다. 내가 이해하는 한, FFT는 주어진 전체 영역에 대해 동일한 방식으로 가격 곡선을 근사화하려고 시도합니다(각 막대에 RMS가 적용되기 때문에). 따라서 가설은 과거의 1200바에서 미래의 +200바까지 "학습"하는 전체 시간 동안 시장 행동 모델이 변경되지 않은(따라서 모든 고조파가 남아 있는) 상황에서만 맞습니다( (a) 주 훈련 세그먼트 1000 - 0 bar, (b) 1200-1000 테스트 간격 및 (c) 0 - 200 - 예측 간격). 당연히이 영역에서 시장 행동 모델이 변경되면 모든 것이 손실됩니다)))


반면에 옵션 간에는 큰 차이가 없을 것이라고 생각했습니다.

1. 세그먼트 1200 - 0에서 FFT 수행

2. 또는 구간 1000 - 0에서 FFT(RMS 사용)를 수행한 다음 구간 1200 - 1000의 결과에 따라 최적화(동일한 RMS 사용)합니다.


여기에 라이브러리가 있으므로 프로그래밍을 하고 결과를 살펴보겠습니다.

 
'지시자가 스크립트에 즉시 반응하도록 하는 방법은?' 내 마지막 메시지를 참조하십시오
 
아니면 스크립트에 대한 표시기의 반응을 처리하는 원리가 나와있는 표시기 템플릿을 던질 수 있습니다.. 수동 모드뿐만 아니라 자동 모드에서도 .. 이런 식으로 거의 모든 표시기에서 동적 데이터 변경 사항을 오프라인으로 확인합니다. .. 가격 움직임을 기다리지 마십시오 ..
 
FFT를 사용한 신호 분석이 궁극적으로 최적에 가까운 디지털 필터 응답을 얻는 것을 목표로 한다고 가정하면 그러한 예측기를 작성했습니다. 아이러니하게도 최적화 없이 지난 4개월 동안 2에 가까운 PF를 보였지만 다른 기간에는 병합됩니다. 그리고 우리는 도구가 무엇이든 사용된다는 오래된 질문으로 다시 돌아갑니다. 시장에 스스로 적응하는 것처럼 보이는 것조차도 특정 기간에만 최적이 될 매개변수를 선택해야 하며 이 기간이 언제 끝날지는 알 수 없습니다. 특히 필터는 통과대역 주파수와 함께 작동해야 합니다.
 

그리고 예측을 구성하는 데 무시할 수 있는 왜곡이 최소화될 것이라고 가정하면 예측 프로세스가 가능합니까?

 
equantis >> :

가설이 있습니다. 마지막 1000개의 막대에 대한 가격 세그먼트를 취하고 FFT를 사용하여 근사하고 FFT를 사용하여 주요 리듬을 올바르게 포착했다면 미래뿐만 아니라 가격도 똑같이 외삽할 수 있습니다. 과거로.


동료 여러분, 누군가가 가설을 테스트하는 데 도움을 줄 수 있습니까?

할 수 있다. 수학의 아주 아주 기본적인 것을 상기하는 것으로 충분합니다.

보안 질문, 심지어 3(선도 질문 ;) ).

1. 푸리에 방법으로 복원된 함수 값으로 외삽할 수 있는 앞으로/뒤로 막대의 최대 수(귀하의 예와 관련하여)는 얼마이며 그 이유는 무엇입니까?

2. 계열의 항을 무한대로 취하면 어느 막대에서 어떤 값을 얻을 수 있습니까? (확장을 적용하지 않고 이것을 추정할 수 있습니다 ;) )

3. 주기함수란 ;)...

행운을 빕니다.

아직 푸리에를 버리지 않은 모든 분들을 위한 PS 2 - 방법의 기본을 배우는 것부터 시작하고 즉시 야생으로 뛰어들지 마십시오 - 많은 시간을 절약할 수 있습니다.)...

 
forte928 >> :

그리고 예측을 구성하는 데 무시할 수 있는 왜곡이 최소화될 것이라고 가정하면 예측 프로세스가 가능합니까?

1. 올바른 FFT는 왜곡이 거의 0에 가깝기 때문에 큰 수(수백 메가비트 정도)를 곱하는 데 사용되며 오류가 거의 발생하지 않습니다. 4-5자리 따옴표의 정확성을 위해 이러한 왜곡은 전혀 영향을 미치지 않습니다.

2. PF는 주기 함수의 스펙트럼 분석입니다. 저것들. 1000개 막대의 BP 푸리에 확장을 얻으면 다음 1000개 막대에 대해 이전 기간인 1000개 막대의 정확한 사본을 얻게 됩니다. PF는 외삽이 아니라 주기 함수의 근사치이기 때문입니다.


외삽을 위해 수행할 수 있는 모든 것은 예를 들어 두 개의 이전 기간을 N개의 막대로 분해하여 스펙트럼 분석을 만드는 것입니다. 그런 다음, 다음(아직 존재하지 않는) N개의 막대를 외삽하기 위해 고조파 진폭의 산술 평균을 취하고 각 고조파의 위상을 연구 중인 이전 두 기간의 해당 고조파 간의 차이만큼 정확히 라디안만큼 이동합니다.

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