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Análise de Fourier Juntado em junho de 2005 Status: Membro 24 Posts Qualquer físico experimental diria que a ferramenta número um para analisar um sinal elétrico é uma Transformação de Fourier Rápida (FFT). Para aqueles que não estão familiarizados com o conceito, uma FFT pode tomar um sinal no domínio do tempo e dividi-lo em um domínio de freqüência. Uma vez que os sinais elétricos são muito parecidos com os dados de preço (eles oscilam e estão cheios de ruído), eu queria saber se alguém já tentou analisar dados de preços usando fourier Analysis. Em um tópico separado, também há muitas técnicas de redução de ruído na física experimental, como o dithering e a adição de ruído branco a um sinal (neste caso, movimento de preços). Alguém já tentou qualquer uma dessas técnicas. Iniciou-se em janeiro de 2005 Status: Membro feliz do Fórum 1.152 Posts A análise da Transformação de Fourier só pode ser aplicada a funções periódicas. Uma função peridica é definida como uma função que se repete a cada certo período de tempo. Isso, claro, não é aplicável à ação de preço de qualquer instrumento financeiro conhecido, simplesmente porque a ação de preço não repita igualmente durante certos períodos de tempo. Assim, do ponto de vista teórico, a Transformada de Fourier não pode ser utilizada para analisar a ação de preços de moedas ou qualquer outro instrumento financeiro. No entanto, acredito que pode ser gerenciado para aplicar a análise de transformação fourier, mas para partes de ações de preço. Deixe-me explicar isso um pouco. Se a ação de preço de um determinado par de moeda for considerada, deve ser reduzida em que cada peça deve ser confinada dentro de um determinado limite conhecido. Por exemplo, cortando a ação de preço do EURUSD por 2 dias com base no gráfico de 1 hora, desde que o preço durante estes 2 dias tenha oscilado entre 1.1900 e 1.2000 por exemplo. Em seguida, aplicando uma média móvel de suavização para os dados extraídos e, em seguida, obtendo a função de tempo da média móvel e, depois de tudo, aplicando a Transformada de Fourier para a função de tempo da média móvel. O passo da média móvel é importante, pois será muito difícil obter a função do tempo dos próprios dados do preço. Isso pode ser feito usando ajuste de curva, mas é um problema muito difícil e demorado. Eu nem sei se há algum software lá que faça ajuste de curva para dados inseridos ou não. Quando você aplica a Transformada de Fourier, você terá outra função de tempo, que consiste apenas em Sines andor Cosines. A função conterá um número infinito de termos. O primeiro termo é chamado de componente fundamental e o resto é chamado de harmônicos. É isso que a função Transformada de Fourier é chamada ao analisar a Corrente Elétrica Alternada ou qualquer outra forma de onda. O componente Fundamental é geralmente o componente mais efetivo, com o 3º, 5º amplificador, sendo os 7º componentes considerados. Normalmente, todos os harmônicos de ordem superior são negligenciados devido ao seu efeito mínimo. Claro, não sei qual será a análise da ação de preço das moedas. Agora, a questão real é: como isso pode melhorar a negociação e a especulação. Se você estiver analisando os dados mais recentes, esta pode ser uma ferramenta muito útil Para projetar metas de preços, bem como definir a tendência do mercado. Basta inserir o tempo futuro necessário na função de tempo de Fourier, calcular os componentes fundamentais, 3º, 5º e 7º, e você obtém um preço. Este preço relativo ao que o preço é agora dará uma ideia sobre o próximo movimento do mercado. Por que isso não funcionará como esperado 1- Eu não acredito que isso funcionará como esperado, só porque o par não se move em ciclos completamente idênticos. Esse desvio resultará em erros nas projeções da Transformada de Fourier. 2- O mercado tende durante 60-70 do tempo. Esses períodos de tendência não podem ser analisados ​​usando a Análise de Transformação de Fourier. 3- O Fourier Transofrm foi criado para analisar o comportamento de ondas, sinais elétricos e corrente elétrica. Esses fenômenos são completamente naturais e estão se movendo sem qualquer tipo de emoções. Por outro lado, as moedas e qualquer mercado financeiro estão sendo afetados por muitas coisas, e as emoções dirigem os mercados às vezes, então não pode haver uma fórmula fixa para o mercado, por isso que os sistemas comerciais que costumavam trabalhar no passado não funcionam No futuro, porque as pessoas mudam, mas as ondas e a eletricidade não mudam sua atitude porque não gostam do modo de sua vida, por exemplo, ou por ataques terroristas. Qualquer físico experimental diria que a ferramenta número um para analisar um sinal elétrico é uma Transformação de Fourier Rápida (FFT). Para aqueles que não estão familiarizados com o conceito, uma FFT pode tomar um sinal no domínio do tempo e dividi-lo em um domínio de freqüência. Uma vez que os sinais elétricos são muito parecidos com os dados de preço (eles oscilam e estão cheios de ruído), eu queria saber se alguém já tentou analisar dados de preços usando fourier Analysis. Em um tópico separado, também há muitas técnicas de redução de ruído na física experimental, como o dithering e a adição de ruído branco a um sinal (neste caso, movimento de preços). Alguém já tentou qualquer uma dessas técnicas, Mark Jurik trouxe um fundo de processamento de sinal substancial de sua carreira militar, desenvolvendo algoritmos de rastreamento de mísseis e outras técnicas de filtragem de ruído para processar dados de preços para os mercados financeiros. Ele atualmente constrói os melhores algoritmos de suavização que vi no setor financeiro. Enquanto a maioria dos indicadores desacelera, mais você adiciona características de suavização Juriks não sofrem os mesmos problemas. Muito esperto realmente e você não precisa gastar muito do seu tempo reinventando a roda. Ele também faz referência a outros notáveis ​​como Kauffman. Ehlers também aplicou uma grande quantidade de técnicas de processamento de som usadas na filtragem de som em amplificadores para seu trabalho e usa muito jargão de processamento de som como metáforas para filtrar o ruído do mercado. Agradeço a Narafa pela extensa explicação da FFT. Essa foi uma explicação muito mais completa do que provei. Na verdade, não é excessivamente difícil escrever um algoritmo para fazer uma FFT em um conjunto de dados (eu acredito que esse é o ponto inteiro da quotfastquot parte da FFT). Na verdade, o Microsoft Excel já possui uma funcionalidade FFT integrada em sua ferramenta de análise. E Mathematica e Matlab também podem fazer FFTs. Então, a única parte de intensidade de tempo seria inserir dados em uma planilha ou arquivo de texto de algum tipo. De qualquer forma, você provavelmente está certo. A realização de uma FFT em dados de preços pode não permitir nenhum harmônico forte. Os dados de preços provavelmente não são tão repetitivos quanto eu acho. Mas, ainda acho que posso tentar ver se isso faz algo interessante. Este tópico é bastante antigo, mas acho que vale a pena trazer de volta. Especificamente, eu me perguntei se alguém tentou fazer análise espectral em tempo real nos mercados. Se você não sabe o que quero dizer, ela possui uma imagem de FFT em tempo real aplicada ao som: A cor (black-gtpurple-gtblue-gtgreen-gtred) implica a força de cada componente de freqüência durante a janela de amostra dada. Qualquer um tentou isso. Se não, pode ser interessante testar os dados do tick. Talvez o mercado apague uma certa nota antes que seja susceptível de reverter. 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