用傅里叶变换预测未来 - 页 52

[Rorschach]

alsu:
你在哪里读到的边缘效应，你能给我一个链接吗？

我发现了它。Vorobyev V.I., Gribunin V.G. - 小波变换的理论和实践。
从第90页开始是关于提升方案，在第95页是关于 "有限长度信号的边界问题"。

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AlexeyFX:

出于同样的原因，傅里叶也不适合这样做。

为什么不好呢？ 你自己说过，我也同意，如果你理解透支的本质，那么透支指数就 "无害"。

傅立叶也有同样的重绘，只是它可能是由不同级别的采样频率跳跃造成的。事实上，傅里叶将数列分解为谐波的倍数之和，但谐波的半周期轴的段数是相对振荡的，所以谐波不会像马特罗什卡一样相互加成，而是跳跃，频谱被弄乱了，频谱的段数不断不均匀地重叠，在相邻的两端攀升。因此在分解机制内，我们必须对齐采样率。

[Alexey Subbotin]

Freud:

为什么不好呢？ 你自己说过，我也同意，如果你了解透支的性质，那么透支指数 "并不有害"。

傅立叶也有同样的重绘，只是它可能是由不同级别的采样频率的跳跃造成的。事实上，傅里叶将数列分解为谐波的倍数之和，但谐波的半周期轴的段数是相对振荡的，所以谐波不会像马特罗什卡一样相互加成，而是跳跃，频谱被弄乱了，频谱的段数不断不均匀地重叠，在相邻的两端攀升。因此在分解机制内，我们必须对齐采样率。

"透支的性质"=系列本身的波动的性质

实际上是100%。

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alsu:

"超调的性质"=系列本身波动的性质

实际上是100%。

在公开资料中没有非平稳过程的推断，但这并不意味着自然界中不存在，我想到了这一点。

问题是，信号不是预测性的，而是与 "噪音 "相对应的信号。

如果我们反其道而行之，原先用现有的系列来对现在的时间而不是未来的价格进行预测，然后标出过去与必要的预测相对应的点并进行推算，也会有重新评级，但现在我们将准确分析利润的必要过程，并对不同时期进行分析，然后将必要预测的结果相互叠加，并与事实进行比较。

[Alexey Subbotin]

非平稳性与此有什么关系？静态系列也是如此，而且不容易预测。

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alsu:
非平稳性与此有什么关系？静态系列的一切跳动都不差，预测它们也不容易。

这意味着非稳态序列应该被划分为一组稳态段（不同频率）或非稳态段的 "稳态 "组合，所以说它可能更正确。

或者更准确地说，不是分析历史上所有预测的云，而是分析符合预期界限的变体云。

或者，像这样你可以想象。

[Rorschach]

Freud:

在公开的资料中没有关于非平稳过程的推断，但这并不意味着它在自然界中不存在。

问题是，信号不是预测性的，而是与 "噪音 "相对应的信号。

如果我们反其道而行之，原本在现有的系列上不是对未来的价格，而是对现在的时间进行预测，然后在过去的点上标出与期望的预测相对应的点，并对其进行推断，也会有一些重新评级，但现在我们将准确分析利润的必要过程发展，因此对于不同的时期，然后将期望的预测结果叠加，与事实进行比较。

这一切都在我们面前被偷走了 http://www.altertrader.com/publications03.html

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Rorschach:

一切都已经在我们面前被偷走了http://www.altertrader.com/publications03.html

采样率均衡是在哪里进行的？

[Vadim Zhunko]

Freud:
频率有周期性成分，可以推算，但没有恒定成分。

有必要在去除常数成分和价格序列的滤波乘积与不含常数成分的残余滤波器的周期性频率外推之差之间分解残余。

[Alexey Subbotin]

Freud:

可以看到周期性成分

"震荡 "和 "周期性 "是两个很大的区别。我可以看到振荡，但我看不出它们有一个周期。这就是为什么它没有兴趣。