Fourier Analysis Ble medlem Jun 2005 Status: Medlem 24 Innlegg Enhver eksperimentell fysiker vil fortelle deg at det første verktøyet for å analysere et elektrisk signal er en Fast Fourier Transform (FFT). For de som ikke er kjent med konseptet, kan en FFT ta et signal i tidsdomene, og bryte det fra hverandre til et frekvensdomene. Siden elektriske signaler er veldig mye som prisdata (de oscillerer og de er fulle av støy), lurte jeg på om noen noen gang har prøvd å analysere prisdata ved hjelp av Fourier Analysis. På et eget emne er det også mange støyreduksjonsteknikker i eksperimentell fysikk, som dithering, og legger hvit støy til et signal (i dette tilfellet prisbevegelse). Har noen prøvd noen av disse teknikkene Ble medlem Jan 2005 Status: Glad Forummedlem 1.152 Innlegg Fourier Transform-analysen kan bare brukes til periodiske funksjoner. En peridisk funksjon defineres som en funksjon som gjentar seg hver bestemt tidsperiode. Dette er selvfølgelig ikke aktuelt for prisvirkningen av et kjent finansielt instrument, bare fordi prishandlingen ikke gjentar like under bestemte tidsperioder. Så, fra teoretisk synspunkt, kan Fourier Transform ikke brukes til å analysere prisvirkningen av valutaer eller andre finansielle instrumenter. Imidlertid tror jeg at det kan lykkes å anvende fouriertransformanalysen, men til deler av prisaksjoner. La meg forklare dette litt. Hvis prishandlingen til et bestemt valutapar vurderes, må det kuttes ned der hvert stykke må være begrenset innenfor en viss kjent grense. For eksempel, kutte prisvirkningen av EURUSD i 2 dager basert på 1 timers diagram, forutsatt at prisen i løpet av disse 2 dagene svingte mellom 1.1900 og 1.2000 for eksempel. Deretter bruker du et glattende glidende gjennomsnitt for de ekstraherte dataene, og deretter får du tidsfunksjonen til det bevegelige gjennomsnittet, og tross alt bruker Fourier Transform for tidsfunksjonen til det bevegelige gjennomsnittet. Trinnet i det bevegelige gjennomsnittet er viktig, da det vil være svært vanskelig å få tidsfunksjonen til prisdataene selv. Det kan gjøres ved å bruke kurvefitting, men det er et svært vanskelig og tidkrevende problem. Jeg vet ikke engang om det er noen programvare der ute som gjør kurvmontering for innsatte data eller ikke. Når du bruker Fourier Transform, får du en annen tidsfunksjon som består av bare Sines andor Cosines. Funksjonen vil inneholde et uendelig antall vilkår. Den første termen kalles den grunnleggende komponenten, og resten kalles harmonikken. Det er hva Fourier Transform-funksjonen kalles når man analyserer Alternerende elektrisk strøm eller en annen bølgeform. Den grunnleggende komponenten er vanligvis den mest effektive komponenten, med den tredje, femte amp de 7 komponenter tas i betraktning. Vanligvis blir alle høyereordensovertonene forsømt på grunn av deres minimal effekt. Selvfølgelig vet jeg ikke hva som vil være analysen av prishandlingen av valutaer vil resultere i. Nå er det virkelige spørsmålet: Hvordan kan dette forbedre handel og spekulasjon Hvis du analyserer de nyeste dataene, kan dette være et veldig nyttig verktøy å prise prismål og definere markedsutvikling. Bare sett inn den nødvendige fremtidige tiden i Fourier-tidsfunksjonen, beregne grunnleggende, tredje, femte og syvende komponentene, og du får en pris. Denne prisen i forhold til hva prisen er akkurat nå, vil gi en ide om markedet neste trekk. Hvorfor dette ikke virker som forventet? Jeg tror ikke at dette vil fungere som forventet, bare fordi paret ikke beveger seg i helt identiske sykluser. Denne avviken vil resultere i feil i Fourier Transform-projeksjonene. 2- Markedet er trending i 60-70 av tiden. Disse trendperiodeene kan ikke analyseres ved hjelp av Fourier Transform Analysis. 3- Fourier Transofrm ble opprettet for å analysere oppførsel av bølger, elektriske signaler og elektrisk strøm. Disse fenomenene er helt naturlige og beveger seg uten noen form for følelser. På den annen side er valutaene og noe finansmarked påvirket av mange ting, og følelser driver markeder noen ganger, så det kan ikke være en fast formel for markedet, derfor virker handelssystemer som tidligere ikke fungerte i fremtiden, fordi folk forandrer seg, men bølger og elektrisitet endrer ikke sin holdning fordi de ikke liker livsstilen for eksempel eller på grunn av terrorangrep. Enhver eksperimentell fysiker vil fortelle deg at nummer ett verktøy for å analysere et elektrisk signal er en Fast Fourier Transform (FFT). For de som ikke er kjent med konseptet, kan en FFT ta et signal i tidsdomene, og bryte det fra hverandre til et frekvensdomene. Siden elektriske signaler er veldig mye som prisdata (de oscillerer og de er fulle av støy), lurte jeg på om noen noen gang har prøvd å analysere prisdata ved hjelp av Fourier Analysis. På et eget emne er det også mange støyreduksjonsteknikker i eksperimentell fysikk, som dithering, og legger hvit støy til et signal (i dette tilfellet prisbevegelse). Har noen prøvd noen av disse teknikkene, har Mark Jurik hentet en betydelig signalbehandling bakgrunn fra sin militære karriere som utvikler missilsporingsalgoritmer og andre støyfiltreringsteknikker for å behandle pricetiddata for finansmarkedene. Han bygger for tiden de beste utjevningsalgoritmene Ive sett i finansindustrien. Mens de fleste indikatorene lagrer jo mer du legger til utjevningsegenskaper, Juriks lider ikke de samme problemene. Ganske smart virkelig, og du trenger ikke å bruke mye tid på å gjenoppfinne hjulet. Han refererer også til noen andre notater som Kauffman. Også Ehlers brukte mye lydbehandlingsteknikker som brukes til å filtrere lyd i forsterkere til sitt arbeid og bruker mye lydbehandlingsjargong som metaforer for å filtrere markedsstøy. Takk Narafa for den omfattende forklaringen på FFT. Det var en mye grundigere forklaring enn jeg viste. Det er egentlig ikke så vanskelig å skrive en algoritme for å gjøre en FFT på et datasett (jeg tror det er hele poenget med quotfastquot-delen av FFT). Faktisk har Microsoft Excel allerede en FFT funtion innebygd i sin analyse toolpack. Og Mathematica og Matlab kan også gjøre FFTs. Så, den eneste tidsintensive delen av dette ville være å skrive inn data i et regneark eller tekstfil av noe slag. I alle fall er du sannsynligvis riktig. Å utføre en FFT på prisdata kan ikke gi noen sterke harmoniske data. Prisdata sannsynligvis er ikke så repeterende som jeg tror det er. Men jeg tror fortsatt jeg kan prøve det for å se om det gjør noe interessant. Denne tråden er ganske gammel, men jeg synes det er verdt å bringe tilbake. Spesielt lurte jeg på om noen hadde prøvd å gjøre realtids spektralanalyse på markedene. Hvis du ikke vet hva jeg mener, heres et bilde av en sanntid FFT som brukes til lyd: Fargen (black-gtpurple-gtblue-gtgreen-gtred) innebærer styrken til hver frekvenskomponent under det angitte samplingsvinduet. Noen prøvde dette Hvis ikke, kan det være interessant å prøve å krysse data. Kanskje markedet whistles et visst notat før det er sannsynlig å reversere. Fast Fourier Transform - Cycle Extraction Jeg har kjørt over denne FFT-syklusindikatoren de siste par ukene. Det er veldig interessant å si mildt. Jeg vil gjerne vite om noen andre har noen erfaring med denne typen syklusanalyse. Jeg vet om Hurst, Clyde Lee, og Brian Millard. Brian Millards arbeid er blant de beste ive sett. Sjekk ut denne siden hvis du ikke har sett sitt arbeid enda: Brian Millard Det eneste er at jeg er usikker på riktig bruk av denne indikatoren. Jeg har sett hvordan disse syklusene fungerer i flere uker. Noen ganger er de spot-on, andre ganger er de ute av synkronisering. Og jeg tror de er ute av synkronisering på grunn av nyheter som forårsaker et stort skifte i utsiktene til en valuta. Det er som å kaste en stein inn i en dam. Nye bølger forårsaker de andre bølgene å bytte fase. Bare å spille rundt denne morgenen (på jobb.), Jeg ønsket å se hvordan disse syklusindikatorene ville reagere. Så, etter nyhetene, begynte jeg å se priser. Jeg bruker 1M EURUSD fordi kontoen min er liten (FXCM), men syklusene ser fremdeles ut til å fungere. Fra disse bildene er den RØDE indikatoren en kompositt med den høyeste størrelsen på 7 sykluser. De andre fargene er de 4 beste syklusene. Etter nyheten slo prisene på den daglige pivoten. Sammensatte og individuelle sykluser spådde en nedgang etter at vindfjæren ligger like under den daglige svingningen på rundt 1.4320. Lysegrønne og oransje sykluser er toppet ut. Den mørkegrønne og aqua er allerede på vei ned. Så jeg fikk kort like før ulempen pause på 1.4312. Jeg lagde mine ekte penger på linjen, og laget en fin lavrisiko 45 pips for dagen. Ja, jeg tror du har samme indikator jeg har. Det er standardmalen. Jeg har lagt til en volatilitetskanalbruddindikator (blå og røde piler) for å hjelpe med timing (mindhero). Det ser ut til at ved å ta signalene med retningen til kompositten, ville det være til vår fordel. Ja, det beregner bølgene på hver linje igjen. Men det virker for meg i forex, du må bygge på den konstante strømmen av nyheter som påvirker prisene. Hvis vi handlet aksjer, er nyheten ikke så rask, og en nedgangsprognose kan forekomme godt inn i fremtiden (90 nøyaktig til 100 dager - per Millard). Derfor befinner jeg meg selv fast ved de nedre tidsrammer, hvor syklusene er etablert og raskt absorbert av nyhetene. Jeg har prøvd å lese om FFT. Matematikken er langt over hodet mitt. Jeg liker SSA også (overpriset for meg). Den har en prediksjonsmodus som jeg liker, for å ekstrapolere syklusene inn i fremtiden. Jeg skal prøve å gjøre det samme med denne indikatoren, men kan bare gjøre det med bølgene. Jeg prøvde å skape kompositten ved å legge til de enkelte syklusene (skal fungere i teorier), men kunne ikke få det til å fungere. FFT-rutinen gjør noe ekstra i å beregne komposittet som jeg ikke vet om. Hvis jeg bare kan ekstrapolere nok inn i fremtiden til minst å projisere en tidsramme der et vendepunkt skal oppstå, ville det være ekstase. Men for øyeblikket, ved å legge til noen trendlinjer og ved å bruke en liten mønstergenkjenning, synes jeg vel å ha noe. crodzilla: Jeg har kjørt over denne FFT-syklusindikatoren de siste par ukene. Det er veldig interessant å si mildt. Jeg vil gjerne vite om noen andre har noen erfaring med denne typen syklusanalyse. Jeg vet om Hurst, Clyde Lee, og Brian Millard. Brian Millards arbeid er blant de beste ive sett. Sjekk ut denne siden hvis du ikke har sett sitt arbeid enda: Brian Millard Det eneste er at jeg er usikker på riktig bruk av denne indikatoren. Jeg har sett hvordan disse syklusene fungerer i flere uker. Noen ganger er de spot-on, andre ganger er de ute av synkronisering. Og jeg tror de er ute av synkronisering på grunn av nyheter som forårsaker et stort skifte i utsiktene til en valuta. Det er som å kaste en stein inn i en dam. Nye bølger forårsaker de andre bølgene å bytte fase. Bare å spille rundt denne morgenen (på jobb.), Jeg ønsket å se hvordan disse syklusindikatorene ville reagere. Så, etter nyhetene, begynte jeg å se priser. Jeg bruker 1M EURUSD fordi kontoen min er liten (FXCM), men syklusene ser fremdeles ut til å fungere. Fra disse bildene er den RØDE indikatoren en kompositt med den høyeste størrelsen på 7 sykluser. De andre fargene er de 4 beste syklusene. Etter nyheten slo prisene på den daglige pivoten. Sammensatte og individuelle sykluser spådde en nedgang etter at vindfjæren ligger like under den daglige svingningen på rundt 1.4320. Lysegrønne og oransje sykluser er toppet ut. Den mørkegrønne og aqua er allerede på vei ned. Så jeg fikk kort like før ulempen pause på 1.4312. Jeg lagde mine ekte penger på linjen, og laget en fin lavrisiko 45 pips for dagen. Hvilket navn denne indikatorenSend mine grenser Det er et flott stykke arbeid. Hvordan får vi en 1 bar prognose Fra det jeg leser om Brian Millards jobber, vil han bruke en linjeprognose og kjøre FFT igjen som inkluderer prognosen. Og han vil fortsette å gjøre det for så mange barer som ønsket i fremtiden. Ive har også sett et annet sted at du kan gjøre en tur fremover analyse som jeg desribed for å validere syklusene av nåværende og komme opp med en sannsynlighet for passform for fremtidige sykluser. Jeg skulle ønske jeg var så god en programmerer som mitt sinn forestiller meg hva jeg ønsker å oppnå med FFT. Wavelet-teknologien fascinerer meg. Bølger er en integrert del av universet, som selvsagt inneholder markedene. Jeg antar jeg ikke helt vet hvordan du bruker alle funksjonene for FFTW-pakken. Matematikken forstyrrer meg definitivt. Jeg er programmerer, men tilpassede databaser er spesialitet, ikke mattebaserte programmer. Jeg liker å programmere EAer og indikatorer. Jeg er sikker på at jeg vil fortsette å analysere og komme opp med en handelsstrategi med FFT i lang tid framover. crodzilla: Jeg har også sett andre steder at du kan gjøre en tur fremoveranalyse som jeg desribed for å validere syklusene av nåværende og komme opp med en sannsynlighet for passform for fremtidige sykluser. Vel, det er ingenting å vite om det, du venter bare på at bølgene skal være i din retning, siden sinusbølgene svinger i fast skala mellom 3 poeng, er de polyfone bølgene harmoni i markedet, så når du rir polyfone bølger bare vent på at bølgene er i din retning, du venter på bølgen din som alle andre venter på sin bølge (signal, trigger ..), og hvis du virkelig sporer sykluser i noen måneder, vet du allerede bevegelsen av bølgene, og jeg mener bølgemodellene, men ja, jeg er enig i at nyheter noen ganger masserer bølgene, endrer lengden, reverserer fasen og slikt. men det er normalt for et flytende marked. Jeg liker å handle (skalp) markedet med sykluser, og med Rainbow-konseptet på 5min-diagrammer, regner Rainbow som en spektrogramanalysator, ma-komprimeringen er de dynamiske SR-nivåene som markedet produserer fra å bevege seg i dimensjonene. de dagene jeg jobber med å finne hastigheten på markedet som vil gi meg en mye klarere avlesning. crodzilla: Wavelet-teknologien fascinerer meg. Bølger er en integrert del av universet, som selvsagt inneholder markedene. Ikke bare deg. og jeg er enig, ikke bare at bølgene er en integrert del av universet, hvis du vet hvordan du leser disse bølgene, og jeg mener: bølgeradferd i romtid, refleksjoner og mye mer. du vil være OK Her skal alt installeres: Prasxz, det går ikke - ingen windows dll fil Bli med oss last ned MetaTrader 5 Copyright 2000-2016, MQL5 Ltd. Im en ex animator2D kompositor og jeg pleide å bruke et støyfilter kalt Fast Fourier Transform. Dette gjorde en veldig god jobb med raskt åndedragende bilder. Jeg lurer på om noen av dere her har skrevet eller vet om noen Fast Fourier Transform indikatorer som kan bidra til å stryke ut som det var, Hakkede markedsområder. Jeg undersøker for tiden på nettet for å se om jeg kan finne en programmeringsalgoritme i motsetning til en matematisk notasjonsversjon som jeg ikke forstår matematisk notasjon. Da kan jeg prøve å skrive en. Men hvis det allerede er en flytende rundt hvor som helst så ville det være et godt skritt fremover. Facebook Twitter YouTube FFT er ikke nyttig for handel fordi det ikke håndterer ikke-stationære timeseries godt. Noen vindusvarianter som Goertzel DFT, Gabor transform eller STFT er noe nyttige, men de lider av aliasing problemer. MESA lider også av lignende problemer. Bedre resultater kan oppnås med bølger (MODWT) eller SSA, men på en eller annen måte tror jeg ikke at du vil komme veldig langt uten å forstå matematikken. Facebook Twitter YouTube Alle klokkeslett er GMT +1. Nå er klokka 09:22. Fremtid, valuta og opsjonshandel inneholder betydelig risiko og er ikke for alle investorer. En investor kan potensielt miste hele eller mer enn den opprinnelige investeringen. Risikokapital er penger som kan gå tapt uten å sette i fare økonomisk trygghet eller livsstil. Bare risikokapital skal brukes til handel, og bare de som har tilstrekkelig risikokapital, bør vurdere å handle. Tidligere resultater er ikke nødvendigvis en indikasjon på fremtidige resultater. Se full risikoredisponering. CFTC-regler 4.41 - Hypotetiske eller simulerte resultatresultater har visse begrensninger, i motsetning til en faktisk ytelsesrekord, representerer simulerte resultater ikke faktisk handel. Siden transaksjonene ikke har blitt utført, kan resultatene ha under-eller-over kompensert for eventuelle konsekvenser av visse markedsfaktorer, som manglende likviditet. Simulerte handelsprogrammer generelt er også underlagt det faktum at de er utformet til fordel for ettersyn. Ingen representasjon blir gjort at en hvilken som helst konto vil eller vil trolig oppnå fortjeneste eller tap som ligner på de som vises. Dette nettstedet er vert og drives av NinjaTrader, LLC (NT), et programvareutviklingsselskap som eier og støtter all proprietær teknologi knyttet til og inkludert NinjaTrader trading plattform. NT er et tilknyttet selskap til NinjaTrader Brokerage (NTB), som er en NFA-registrert introduserende megler (NFA 0339976) som tilbyr meglingstjenester til forhandlere av futures og valutamarkedsprodukter. Denne nettsiden er kun ment for pedagogisk og informasjonsformål, og bør ikke betraktes som en henvendelse eller anbefaling av produkt-, tjeneste - eller handelsstrategi. Ingen tilbud eller oppfordring til å kjøpe eller selge verdipapirer, derivater av verdipapirer eller futures av noe slag eller noen form for handel eller investeringsrådgivning, anbefaling eller strategi, er laget, gitt eller på noen måte godkjent av en hvilken som helst NT-tilknyttet og informasjonen som er gjort tilgjengelig på dette nettstedet er ikke et tilbud eller en oppfordring av noe slag. Spesifikke spørsmål knyttet til en meglerkonto skal sendes direkte til megleren. Innholdet og meningene på denne nettsiden er forfatterne og reflekterer ikke nødvendigvis den offisielle politikken eller plasseringen til NT eller noen av dets tilknyttede selskaper. Leverandører sammen med deres nettsteder, produkter og tjenester, kollektivt referert til som (Leverandørinnhold), er uavhengige personer eller selskaper som ikke på noen måte er tilknyttet NT eller noen hvis dets tilknyttede selskaper. NT eller noen av dets tilknyttede selskaper er ikke ansvarlige for, godkjenner, anbefaler ikke eller godtar noen Leverandørinnhold som er referert til på denne nettsiden, og det er ditt eget ansvar å evaluere Leverandørinnhold. Vær oppmerksom på at eventuell ytelsesinformasjon levert av en leverandør, bør anses som hypotetisk og må inneholde opplysningene som kreves av NFA regel 2-29 (c). Hvis du er interessert i å lære mer om, eller undersøke kvaliteten på, slikt Leverandørinnhold, må du kontakte leverandøren, leverandøren eller selgeren av slikt Leverandørinnhold. Ingen person ansatt av eller tilknyttet NT eller noen av dets tilknyttede selskaper er autorisert til å gi noen opplysninger om slikt Leverandørinnhold. Besøk CFTC-ressursene for utdanning om bransjen og tegn på svindel.
No comments:
Post a Comment