Análisis De Fourier Forex

Este indicador forex es una modificación del indicador Extrapolator, que utiliza sólo el primer método de extrapolación (Fourier) y añade la posibilidad de utilizar los valores de los indicadores seleccionados como datos de entrada. . El indicador adjunto utiliza el análisis espectral del indicador seleccionado y extrapola estos valores en el futuro utilizando la serie de Fourier. Por ejemplo, se selecciona el indicador Williams Percent Range. Vector en los valores del indicador seleccionado. El gráfico en la parte inferior, línea negra en la ventana FEoI - indicador de valor, Blue Line - la serie de Fourier para los valores pasados, la línea roja - extrapolación de la serie de Fourier en el futuro. Los valores predichos comienzan con LastBar-1 e incluyen la última barra conocida en el historial de LastBar para el acoplamiento continuo de pasado modelado (Blue Line) y futuro (línea roja). Extern int LastBar 200, / / ​​Número de la última barra de la historia. 0 es el último en el programa. Extern int PastBars 500, / / ​​Número de barras en la historia, que hizo el análisis espectral y el ajuste de la serie de Fourier extern int FutBars 200 / / Número de barras en la predicción HarmNo PastBars extern int HarmNo 10 / / Número de miembros en el número de Fourier HarmNo 0 selecciona el número máximo de componentes armónicos HarmNo PastBars extern double FreqTOL 0.0001 / / La precisión de los cálculos de frecuencias por el método de Quinn-Fern ndez La línea donde el cambio se indica en la parte inferior del indicador seleccionado rojo int start () ArrayInitialize (fv, EMPTY VALUE) ArrayInitialize (fv, EMPTY VALUE) ArrayInitialize (fv, EMPTY VALUE) ArrayInitialize (en, EMPTY VALUE) ArrayInitialize (en, EMPTY VALUE) Y encontrar el promedio de sus últimos valores de np / / Elija el indicador y encuentre el promedio de sus últimos valores np doble x // almacena valores de indicador doble x / / almacena valores de indicador ArrayResize (x, np) arrayResize (x, np) double av 0.0 doble (0.0) iWPR (NULL, 0.50, i lb) / 100.0 // indicador de cambio en i lb 0.5 iWPR (NULL, 0, (I 0) xi en i lb xi en i lb av xi av xi)) av / np av / np // Preparar datos modelados / / Preparar (S) de la serie trigométrica F / t de las series trigonométricas doble w, m, c, s doble w, m, c, s para (i 0 i para (i 0 i pv i av pv i Int harm 1 harm para (i 0 i pv imc MathCos (wi) s MathSin (wi) pv imc MathCos (wi) s MathSin (wi) if (i trader at 8:54 ¿Cuáles son las aplicaciones de moda del análisis de Fourier en el comercio I Han escuchado ideas vagas de aplicaciones en el comercio de alta frecuencia, pero alguien puede dar un ejemplo, tal vez una referencia Sólo para aclaración: El enfoque para dividir un precio de las acciones en sus cosenos y aplicar esto para los pronósticos o algo similar parece teóricamente no justificado como nosotros No puede asumir que el precio de las acciones sea periódico (fuera del período de observación). Así que en realidad no significo tales aplicaciones. Dicho de otra manera: ¿existen aplicaciones útiles teóricamente válidas de la teoría de Fourier en el comercio? Tengo curiosidad por cualquier comentario, gracias EDIT: Estoy al tanto de aplicaciones (teóricamente 100 válidas) en el precio de opciones y cálculo de medidas de riesgo en el contexto de L vy (Véase por ejemplo aquí p.11 y siguientes y referencias en él). Esto está bien establecido, supongo. Lo que quiero decir son aplicaciones en el análisis de series temporales. Perdón por cualquier confusión. Pregunta Feb 26 13 at 14:12 Puedo pensar en una aplicación en el precio de las opciones. Me encontré con el siguiente documento hace mucho tiempo, pero creo que explica FT muy elocuente como se aplica a las opciones de precios bajo BS: La diversión comienza en la página 112, pero se basa en el documento de 1998 por Madan y Carr. Lo que me gusta sobre el papel es que da una introducción completa a FT y sólo cuando la base se establece se aplica a la opción de fijación de precios. No es un mal enfoque vs muchos otros papeles que hacen un montón de asunción y asumir el lector puede saltar a la derecha en ella. Editar para reflejar la aclaración del OP Había una pregunta sobre SO (curioso por qué pero allí está su): En los siguientes papeles que me encontré, algunos más aplicables a la ingeniería (procesamiento de señal), pero creo que usted tiene que hacer suposiciones muy similares Al aplicarlas al análisis de series temporales financieras: El método de filtro directo (DFA) es un filtro de serie temporal que se calcula en el espacio de Fourier. DFA minimiza el error cuadrático medio de una serie de tiempo y t en comparación con un sombrero de estimación de filtro La minimización se realiza en el dominio de la frecuencia, donde h (omega) es el periodograma y el gamma, son los coeficientes de Fourier. Una discusión detallada de DFA y los enfoques basados ​​en frecuencia relacionados se pueden encontrar en el enlace de blog a continuación. Hay aplicaciones de DFA al comercio y comercio de alta frecuencia. Creo que el método fue propuesto originalmente para pronosticar las series temporales económicas. Ver el SEF-blog mantenido por Marc Wildi para más información. Los datos crudos se transforman en una serie de senos y cosenos, muestran la aproximación de Fourier como una gráfica, y luego le permiten apagar los diversos senos y cosenos, para que pueda ver cómo los diversos Las frecuencias contribuyen a la gráfica de los valores de las existencias. Estoy trabajando actualmente en la creación de algunas predicciones de la serie de Fourier. No soy un comerciante (sólo un programador interesado en el análisis de datos), así que estaría muy interesado en cualquier comentario de ustedes los comerciantes reales tienen en lo que más te gustaría ver con el análisis de Fourier. Respondió Feb 8 15 at 6:45 En el libro de Hamilton hay un capítulo sobre Análisis espectral. Es equivalente al análisis de Fourier de funciones deterministas, pero ahora en un ajuste estocástico. Intuitivamente, es similar a la construcción de un movimiento browniano como el límite de una serie de Fourier con coeficientes aleatorios (pero cuidadosamente seleccionados). Extraer y estudiar estos coeficientes puede arrojar luz sobre la dinámica subyacente. Puede utilizarse como una alternativa a los mínimos cuadrados o máxima verosimilitud para la estimación de los parámetros del modelo. Me imagino que podría haber casos en que esto es más robusto, pero no tengo experiencia de primera mano (he visto que se aplica a la integración fraccional). Por ejemplo, puedo ver que estas técnicas producen estimadores de co-integración alternativos para HFT (es decir, la cointegración en el dominio del tiempo se traducirá en condiciones testables / negociables específicas en el dominio de la frecuencia). En general, todas las aplicaciones de filtrado y análisis de series de tiempo se pueden incluir desde el análisis de periodograma estándar para determinar el orden de un modelo a las estimaciones más complejas del modelo de markov oculto. Un ejemplo de lo anterior se puede encontrar en el libro de Alizera Javaheri. En él, plantea el problema de estimar un problema de volatilidad estocástica como un filtrado, y por lo tanto todas las herramientas de filtrado entran en la mano. Cómo utilizar los resultados para generar beneficios (si eso es lo que buscas) depende más de ti. He visto a personas que usan estas estimaciones combinadas con grados de crédito tipo de modelo para tratar de calibrar el crédito y los mercados de acciones conjuntamente, y encontrar errores de precios entre ellos. El físico experimental le diría que la herramienta número uno para analizar una señal eléctrica es una Transformada Rápida de Fourier (FFT). Para aquellos de ustedes que no están familiarizados con el concepto, una FFT puede tomar una señal en el dominio del tiempo y separarla en un dominio de frecuencia. Dado que las señales eléctricas son muy similares a los datos de precios (oscilan y están llenos de ruido), me preguntaba si alguien ha intentado alguna vez analizar los datos de precios utilizando fourier Analysis. En un tema separado, también hay un montón de técnicas de reducción de ruido en la física experimental, como el dithering, y la adición de ruido blanco a una señal (en este caso, el movimiento de los precios). ¿Alguien ha intentado alguna de estas técnicas? Junio ​​de 2005 Estado: Happy Forum Member 1.152 Publicaciones El análisis de Transformada de Fourier sólo puede aplicarse a funciones periódicas. Una función peridica se define como una función que se repite cada cierto período de tiempo. Esto por supuesto no es aplicable a la acción del precio de ningún instrumento financiero conocido, simplemente porque la acción del precio no se repite igualmente durante ciertos períodos de tiempo. Así, desde el punto de vista teórico, la Transformada de Fourier no puede ser utilizada para analizar la acción de los precios de las monedas o cualquier otro instrumento financiero. Sin embargo, creo que se puede manejar para aplicar el análisis de la transformada fourier, pero a las porciones de las acciones de precios. Permítanme explicar esto un poco. Si se considera la acción del precio de un determinado par de divisas, debe reducirse en el que cada pieza debe estar confinada dentro de un cierto límite conocido. Por ejemplo, cortar la acción del precio del EUR / USD durante 2 días basado en el gráfico de 1 hora siempre que el precio durante estos 2 días oscilara entre 1.1900 y 1.2000 por ejemplo. A continuación, aplicar un promedio móvil de suavizado para los datos extraídos, y luego obtener la función de tiempo de la media móvil, y después de aplicar la transformada de Fourier para la función de tiempo de la media móvil. El paso de la media móvil es importante, ya que será muy difícil obtener la función de tiempo de los datos de precios en sí. Se puede hacer usando el ajuste de la curva, pero es un problema muy difícil y que consume mucho tiempo. Ni siquiera sé si hay algún software por ahí que hacer la curva de ajuste para los datos insertados o no. Cuando se aplica la Transformada de Fourier, se obtiene otra función de tiempo que consiste en sólo Sines y / o Cosenos. La función contendrá un número infinito de términos. El primer término se llama el componente fundamental, y el resto se llaman los armónicos. Esa es la función de la Transformada de Fourier que se llama cuando se analiza la Corriente Eléctrica Alterna o cualquier otra forma de onda. El componente fundamental es normalmente el componente más efectivo, teniendo en cuenta los componentes 3º, 5º y 7º. Por lo general, todos los armónicos de orden superior se descuidan debido a su efecto mínimo. Por supuesto, no sé cuál será el análisis de la acción del precio de las monedas resultará pulg Ahora la verdadera pregunta es: ¿Cómo puede esto mejorar el comercio y la especulación Si está analizando los datos más recientes, esto puede ser un muy útil Herramienta para proyectar objetivos de precios, así como definir la tendencia del mercado. Basta con insertar el tiempo futuro requerido en la función de tiempo de Fourier, calcular los componentes fundamentales, 3º, 5º y 7º, y obtendrá un precio. Este precio en relación con lo que el precio es ahora le dará una idea sobre el próximo movimiento del mercado. ¿Por qué esto no funcionará como se esperaba? 1- No creo que esto funcionará como se esperaba, sólo porque el par no se mueve en ciclos completamente idénticos. Esta desviación resultará en errores en las proyecciones de Transformada de Fourier. 2- El mercado está tendiendo durante 60-70 del tiempo. Estos períodos de tendencia pueden analizarse usando el Análisis de Transformada de Fourier. 3- El Transofrm de Fourier fue creado para analizar el comportamiento de ondas, señales eléctricas y corriente eléctrica. Estos fenómenos son completamente naturales y se mueven sin ningún tipo de emociones. Por otro lado, las monedas y cualquier mercado financiero está siendo afectado por muchas cosas, y las emociones impulsan los mercados a veces, por lo que no puede haber una fórmula fija para el mercado, por eso los sistemas de comercio que solían trabajar en el pasado no Trabajar en el futuro, porque la gente cambia, pero las olas y la electricidad no cambian su actitud porque no les gusta la forma de su vida, por ejemplo, o debido a ataques terroristas. Espero que me han sido útiles gracias Narafa por la amplia explicación de la FFT. Esa fue una explicación mucho más completa de lo que probé. En realidad, no es demasiado difícil escribir un algoritmo para hacer una FFT en un conjunto de datos (creo que s todo el punto de la parte de FFT). De hecho, microsoft excel ya tiene una función FFT integrada en su toolpack de análisis. Y Mathematica y Matlab también pueden hacer FFTs. Por lo tanto, la única parte de tiempo intensivo de esto sería introducir datos en una hoja de cálculo o archivo de texto de algún tipo. En cualquier caso, probablemente tenga razón. La realización de una FFT en los datos de precios puede no producir ningún armónico fuerte. Los datos sobre los precios probablemente no son tan repetitivos como creo que son. Pero, todavía creo que podría probarlo para ver si hace yeild algo interesante. Este hilo es bastante antiguo, pero creo que vale la pena volver a subir. En concreto, me preguntaba si alguien había intentado hacer análisis espectral en tiempo real en los mercados. Si no sabes lo que quiero decir, he aquí una imagen de una FFT en tiempo real aplicada al sonido: El color (negro-rojo) implica la fuerza de cada componente de frecuencia durante la ventana de muestra dada. Cualquier persona intentó esto Si no, puede ser interesante intentar en los datos de la señal. Quizás el mercado silba una cierta nota antes de que sea probable invertir. Commercial Member Se unió a Oct 2010 1.137 Posts Hola a todos ustedes, me dieron muy en el análisis fourier y el ciclo de tiempo de trabajo. Hice un análisis fourier de la GBPUSD en el diario que indica que nos estamos acercando a una posición superior. Adjunto una captura de pantalla, ahora si hay programadores por ahí que le gustaría trabajar en algunas ideas que sería greatfull y creo que podemos utilizar fourie en combinación con objetivos de precio para clavar las entradas a los 20 pips más o menos. También tuve un buen vistazo a la gbpusd en términos de comportamiento cíclico y encontró que a menudo se mueve en movimientos de 3,4,7 meses, lo que es interesante, ya que tiene una perspectiva de ciclo adicional. Estamos a la derecha en un punto del ciclo de 7 meses y golpeamos un .786 del movimiento anterior hacia abajo un par de días atrás que cortocircuité. Cualquier persona interesada en trabajar conmigo por favor mándenme un PM con su correo electrónico para que podamos reunirnos y empezar a construir una herramienta de análisis robusto. Imágenes adjuntas (haga clic para ampliar)