Prevendo o futuro com as transformações de Fourier - página 52
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Onde você leu sobre efeitos de borda, você pode me dar um link?
A partir da p. 90 é sobre o esquema de elevação, na p. 95 é sobre "o problema da borda para sinais de comprimento finito".
Fourier também não é bom para isso, pela mesma razão.
Por que isso não é bom? Você mesmo disse, e eu concordo com isso, que se você entender a natureza do saque a descoberto, então os índices de saque a descoberto "não são prejudiciais".
Fourier tem o mesmo redesenho, só que provavelmente é causado por saltos de freqüência de amostragem em diferentes níveis. Na verdade, Fourier decompõe a série na soma de múltiplos harmônicos, mas os segmentos de eixos semiperiódicos dos harmônicos oscilam uns em relação aos outros, de modo que os harmônicos não se somam uns aos outros como um matryoshka, mas saltam, o espectro é manchado, os segmentos do espectro se sobrepõem constantemente de forma desigual, subindo em extremidades adjacentes.
Por que não é bom? Você mesmo disse, e eu concordo com isso, que se você entender a natureza do saque a descoberto, então o saque a descoberto de índices "não é prejudicial".
Fourier tem o mesmo redesenho, só que provavelmente é causado por saltos de freqüência de amostragem em diferentes níveis. Na verdade, Fourier decompõe a série na soma de múltiplos harmônicos, mas os segmentos de eixos semiperiódicos dos harmônicos oscilam uns em relação aos outros, de modo que os harmônicos não se somam uns aos outros como um matryoshka, mas saltam, o espectro é manchado, os segmentos do espectro se sobrepõem constantemente de forma desigual, subindo em extremidades adjacentes.
"natureza do sobre-estiramento" = a natureza das flutuações da própria série
praticamente 100%.
"a natureza do excesso" = a natureza das flutuações da própria série
praticamente 100%.
Não há extrapolação para processos não estacionários em fontes disponíveis publicamente, mas isso não significa que não exista na natureza, eu pensei nisso,
O problema é que o sinal não é preditivo, mas sim um sinal que corresponde ao "ruído".
Se formos na direção oposta, usando originalmente as séries disponíveis para fazer uma previsão para o tempo presente em vez de preços futuros, então marcar os pontos do passado que correspondem à previsão necessária e extrapolá-los, haverá também uma reavaliação, mas agora analisaremos exatamente o processo necessário para o lucro, e para períodos diferentes, e então sobreporemos os resultados da previsão necessária uns sobre os outros e os compararemos com a verdade.
O que a não-estacionariedade tem a ver com isso? Tudo não pula pior nas séries estacionárias e não é mais fácil de prever.
Isso significa que a série não-estacionária deve ser dividida em um conjunto de segmentos estacionários (em diferentes freqüências) ou uma combinação "estacionária" de segmentos não-estacionários, portanto provavelmente é mais correto dizer.
ou mais precisamente, para analisar não uma nuvem de todas as previsões da história, mas uma nuvem de variantes que atendam aos limites desejados.
Ou você poderia imaginá-lo assim.
Não há extrapolação para processos não estacionários em fontes disponíveis publicamente, mas isso não significa que não exista na natureza,
O problema é que o sinal não é preditivo, mas sim um sinal que corresponde ao "ruído".
Se formos na direção oposta, usando originalmente as séries disponíveis para fazer uma previsão não para preços futuros mas para o tempo presente, então marcar pontos no passado que correspondem à previsão desejada, e extrapolá-los, haverá também alguma sobrecorreção, mas agora analisaremos exatamente o desenvolvimento do processo necessário para o lucro, e assim por períodos diferentes, e então sobreporemos os resultados da previsão desejada e os compararemos com a verdade.
Tudo isso foi roubado antes de nós http://www.altertrader.com/publications03.html
Tudo já foi roubado antes de nós http://www.altertrader.com/publications03.html
onde ocorre a equalização da taxa de amostragem?
As freqüências têm componentes periódicos e podem ser extrapoladas, mas não têm um componente constante.
componentes periódicos podem ser vistos