MetaTrader 5 - Indicatori di Fourier estrapolazione di prezzo - Indicatore per MetaTrader 5 Un multi-armonica (o multi-tono) Modello trigonometrica di una serie di prezzi XI, i1..n, è dato da: xi m Sum (ahCos (WHI) bhSin ( WHI), h1..H) xi - prezzo passato in i-esimo bar, complessivamente n passato prezzi m - pregiudizi ah e BH - scala coefficienti di armoniche wH - frequenza di un h armonica - numero armonico h - numero totale di armoniche a muro . Montaggio questo modello significa trovare m, ah, bh, e WH che rendono i valori modellati per essere vicino a valori reali. Trovare frequenze armoniche wh è la parte più difficile di montare un modello trigonometrico. Nel caso di una serie di Fourier, queste frequenze sono fissati a 2pihn. Ma, la serie di Fourier estrapolazione significa semplicemente ripetere il n passato, i prezzi verso il futuro. Questo indicatore utilizza l'algoritmo Quinn-Fernandes per trovare le frequenze armoniche. Si adatta armoniche della serie trigonometriche uno per uno fino al numero totale specificato di armoniche H viene raggiunta. Dopo il montaggio di una nuova armonica, l'algoritmo codificato calcola il residuo tra il modello aggiornato e il valore reale e si inserisce un nuovo armonico residuo. L'indicatore ha i seguenti parametri di input: Npast - numero di barre del passato, a cui serie trigonometriche è dotata Nfut - numero di barre futuri previsti Nharm - numero totale di armoniche nel modello FreqTOL - tolleranza di calcoli di frequenza. L'indicatore trame due curve: la curva blu indica modellato i valori del passato e la curva rossa indica il futuro modellato values. For dati che sono noti per avere modelli stagionali, o giornaliere Id piace usare analisi di Fourier essere usato per fare previsioni. Dopo aver eseguito FFT sui dati di serie temporali, ottengo coefficienti. Come posso usare questi coefficienti per la previsione Credo FFT si assume tutti i dati che riceve costituire un periodo, poi, se ho semplicemente rigenerare i dati utilizzando IFFT, sto anche rigenerare la continuazione della mia funzione, quindi posso usare questi valori per i valori futuri Semplicemente messo: corro FFT per t0,1,2. 10 quindi utilizzando IFFT il coef, posso usare le serie temporali rigenerato per t11,12. 20. chiesto 18 10 Dicembre a 18:41 Sembra che si vuole una combinazione di estrapolazione e denoising. Tu dici che si desidera ripetere i dati osservati su più periodi. Bene, allora è sufficiente ripetere i dati osservati. Non c'è bisogno di analisi di Fourier. Ma anche voi volete trovare modelli. Presumo che significa trovare i componenti di frequenza dominanti nei dati osservati. Allora sì, prendere la trasformata di Fourier, conserva la più grande coefficienti, ed eliminare il resto. Per quanto riguarda la ripetizione periodica: Sia z x, x. ossia due periodi del segnale x. Poi Z2k Xk per ogni k, e zero altrimenti. risposto 18 dicembre 10 a 19:52 Per chiarire ulteriormente il mio commento precedente, la gobba rosso estrapolata al momento 350 è solo una copia della gobba blu a 50. Se il periodo storico era stato invece avviato a destra prima la gobba a 50, poi il molto prima unità previsti avrebbero quella copia gobba, che sembra un po 'sciocco e arbitraria. Così, da una eliminazione e down-ponderando i componenti a frequenza inferiore, possiamo ridurre l'arbitrarietà indotta dal punto di dati di partenza storico. ndash salsa speciale 30 15 maggio alle 20:41 I39m un po 'confuso da questo script, principalmente la riga che legge per i in indici: 1 nharm 2: si ordinano gli indici di valore di frequenza prima di fare questo, garantendo che si ottiene il più basso nharm frequenze. Vi non vuole le frequenze nharm associati con le cime più alte, invece Qualora gli indici non essere ordinati per valore assoluto di xfreqdom. Forse ho capito male, ma che sembra essere il modo migliore per il denoising. ndash Mike 21 Luglio 15 in 15:31 Quando si esegue una FFT sui dati di serie storiche, si trasformano in dominio della frequenza. I coefficienti si moltiplicano i termini della serie (seno e coseno o esponenziali complessi), ciascuno con una frequenza diversa. L'estrapolazione è sempre una cosa pericolosa, ma tu sei il benvenuto di provarlo. Youre utilizzando le informazioni passato per predire il futuro, quando si esegue questa operazione: Prevedere domani tempo, cercando in oggi. Basta essere consapevoli dei rischi. è possibile utilizzare la libreria che tartakynov pubblicato e anche per non ripetere esattamente la stessa serie tempo nella forcast è possibile aggiungere un nuovo parametro per la funzione chiamata nParam e fissare un h limite inferiore per le ampiezze delle frequenze. di solito si trova che in un segnale ci sono alcune frequenze che hanno ampiezza significativamente più alto rispetto ad altri, quindi se si seleziona questa frequenze si sarà in grado di isolare la natura periodica del segnale è possibile aggiungere questa due righe che sono determinati dalle certo numero nParam solo l'aggiunta di questo si sarà in grado di prevedere bella e liscia un altro articolo utili su FFT: previsioni FFT R
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