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MetaTrader 5 - Bibliotecas dtFFT - biblioteca para MetaTrader 5 Biblioteca de funções rápidas de transformação de Fourier (FFT). Esta biblioteca foi implementada pela primeira vez no MQL4 e publicada em CodeBase em 2 de outubro de 2006. A biblioteca possui sete funções rápidas de transformação de Fourier: 1. FFT de uma função complexa (direta e inversa) void fastfouriertransform (dupla a, int nn, bool inversefft) O algoritmo faz uma rápida transformação de Fourier de uma função complexa definida por nn conta em um eixo real. Dependendo dos parâmetros passados, a transformação direta ou inversa pode ser executada. Nn - Número de valores da função. Deve ser um poder de dois. O algoritmo não verifica a correção do valor passado. A - array 0. 2nn-1 do Real. Valores da função. Os elementos a2I (parte real) e a2I1 (parte imaginária) correspondem ao primeiro valor. InverseFFT - direção de transformação. É verdade, se for Falso reverso, se for direto. 2. FFT de uma função real (direta e inversa) void realfastfouriertransform (dupla a, int tnn, bool inversefft) O algoritmo faz a rápida transformação de Fourier de uma função real definida por n conta em um eixo real. Dependendo dos parâmetros passados, a transformação direta ou inversa pode ser executada. Tnn - Número de valores da função. Deve ser um poder de dois. O algoritmo não verifica a correção do valor passado. A - array 0. nn-1 do Real. Valores da função. InverseFFT - direção de transformação. É verdade, se for Falso reverso, se for direto. 3. FFT de duas funções reais (somente direto) void tworealffts (duplo a1, duplo a2, duplicar a, dupla b, int tn) O algoritmo faz uma rápida transformação de Fourier de duas funções reais, cada uma das quais é definida por tn conta em um real eixo. O algoritmo economiza seu tempo, mas só executa transformação direta. Tn - Número de valores da função. Deve ser um poder de dois. O algoritmo não verifica a correção do valor passado. A1 - array 0. nn-1 do Real. Valor da primeira função. A2 - array 0. nn-1 do Real. Valores da segunda função. A - A primeira função Transformação de Fourier b - A segunda função Transformação de Fourier (ver detalhes no site) alglib. netfasttransforms 4. Transformação de seno discreta rápida void fastsinetransform (dobrar um, int tnn, bool inversefst) O algoritmo torna a transformação sinebral rápida Uma função real definida por tnn conta com um eixo real. Dependendo dos parâmetros passados, a transformação direta ou inversa pode ser executada. Nn - Número de valores da função. Deve ser um poder de dois. O algoritmo não verifica a correção do valor passado. A - array 0. nn-1 do Real. Valores da função. InverseFST - direção de transformação. É verdade, se for Falso reverso, se for direto. 5. Rápida transformação discreta de cosseno void fastcosinetransform (duplicar a, int tnn, bool inversefct) O algoritmo faz uma rápida transformação de coseno de uma função real definida por nn conta em um eixo real. Dependendo dos parâmetros passados, a transformação direta ou inversa pode ser executada. Tnn - Número de valores da função menos um. Deve ser um poder de dois (por exemplo, 1024). O algoritmo não verifica a correção do valor passado. A - array 0..nn of Real. Valores de função (por exemplo, 1025). Peculiaridade da preparação de uma matriz para transferência de função: int elementcount2ArrayResize (array, tnn11) Para coseno. InverseFCT - direção de transformação. É verdade, se for Falso reverso, se for direto. 6. Rápida simplificação com FFT void fastcosinetransform (dupla a, int tnn, bool inversefct) Simplificação. Uma das funções é assumida como um sinal. O segundo é considerado uma resposta. Sinal - um sinal com o qual a simplificação é feita. Array de números reais, numeração de elementos de 0 para SignalLen-1. SignalLen - comprimento do sinal. Resposta - função de resposta. Consiste em duas partes correspondentes aos valores positivos e negativos de um argumento. Os valores de resposta em pontos de - NegativeLen para 0 correspondem a elementos de matriz com números de 0 a NegativeLen. Os valores de resposta em pontos de 1 para PositiveLen correspondem a elementos de matriz com números de NegativeLen para NegativeLenPositiveLen. Língua negativa - Prazo negativo de uma resposta. PositiveLen - comprimento positivo de uma resposta. Uma resposta é igual a zero além de - NegativeLen, PositiveLen. Sinal - valores de simplificação de função em pontos de 0 para SignalLen-1. 7. Correlação rápida com a coragem rápida de vazio FFT (sinal de dupla, int signallen, padrão de amplitude, padrão de int) Sinal - sinal de matriz com qual correlação é feita. Numeração de elementos de 0 para SignalLen-1 SignalLen - comprimento do sinal. Padrão - correlação de padrão de matriz de um sinal com o qual estamos procurando. Numeração de elementos de 0 para PatternLen-1 PatternLen - comprimento do padrão Sinal - valores de correlação em pontos de 0 para SignalLen-1. Visite o site para obter uma descrição mais detalhada. Alglib. netfasttransformsFourier Analysis Juntado Jun 2005 Status: Membro 24 Posts Qualquer físico experimental diria que a ferramenta número um para analisar um sinal elétrico é uma Fast Fourier Transform (FFT). Para aqueles que não estão familiarizados com o conceito, um 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 semelhantes aos 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 em 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 juntou-se a janeiro de 2005 Status: Membro feliz do Fórum 1.152 Posts A análise da Transformada 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 usada para analisar a ação de preço de moedas ou qualquer outro instrumento financeiro. No entanto, acredito que pode ser conseguido aplicar a análise de transformação de fourier, mas a porções de ações de preços. 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 preços 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 de tempo dos próprios dados do preço. Isso pode ser feito usando o ajuste da curva, mas é um problema muito difícil e demorado. Eu nem sei se há algum software lá fora, 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. Isso é o 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 o que 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 está tendendo 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 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, um 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 semelhantes aos 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 em física experimental, como o dithering e a adição de ruído branco a um sinal (neste caso, movimento de preços). Alguém já experimentou 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. Também Ehlers 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 incorporada em sua ferramenta de análise. E Mathematica e Matlab também podem fazer FFTs. Então, a única parte do tempo que faz muito 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 análises espectrales em tempo real nos mercados. Se você não sabe o que quero dizer, heres 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 apita uma certa nota antes que seja susceptível de reverter. Quais são aplicações de moda da análise de Fourier na negociação eu ouvi vagas idéias de aplicações no Comércio de Alta Frequência, mas alguém pode fornecer um exemplo, talvez uma referência. Apenas para esclarecimentos: a abordagem Dividir um preço das ações em seus cosenos e aplicar isso para previsões ou qualquer coisa semelhante parece teoricamente não justificada, pois não podemos assumir que o preço das ações seja periódico (fora do período de observação). Então, eu realmente não quero dizer tais aplicações. Dito de outra forma: existem aplicações úteis, teóricamente válidas, da teoria de Fourier na negociação Estou curioso para qualquer comentário, obrigado EDIT: Estou ciente de aplicações (teoricamente 100 válidas) em preços de opções e cálculo de medidas de risco no contexto dos processos Lvy (Veja, por exemplo, aqui p.11 e seguintes e referências nele contidas). Isso está bem estabelecido, eu acho. O que quero dizer são aplicações na análise de séries temporais. Desculpe por qualquer confusão. Perguntou 26 de fevereiro às 14:12 A abordagem de filtro direto (DFA) é um filtro de séries temporais que é calculado no espaço de Fourier. DFA minimiza o erro quadrático médio de uma série de tempo yt em comparação com um exemplo de estimativa de filtro. A minimização é feita no domínio da freqüência, onde h (omega) é o periodograma e o Gamma, são os coeficientes de Fourier. Uma discussão detalhada do DFA e abordagens relacionadas com freqüência pode ser encontrada no link do blog abaixo. Existem aplicações do DFA para negociação e negociação de alta freqüência. Eu acho que o método foi originalmente proposto para prever séries temporais econômicas. Veja o blog SEF mantido por Marc Wildi para mais informações. Respondeu Jul 28 14 às 9:13 Eu coloco os dados brutos em uma série de senos e cosenos, mostre a aproximação de Fourier como um gráfico e, em seguida, permita-lhe desligar os senos e os cosenos, de modo que você possa ver como os vários As frequências contribuem para o gráfico dos valores das ações. Estou atualmente trabalhando na criação de algumas previsões da série de Fourier. Eu não sou um comerciante (apenas um programador interessado em análise de dados), então eu fiquei muito interessado em qualquer comentário que qualquer um dos comerciantes reais tenha sobre o que mais você gostaria de ver com a Análise de Fourier. Respondeu 8 de fevereiro às 15h45 No livro Hamiltons, há um capítulo sobre Análise Espectral. É equivalente a Análise de Fourier de funções determinísticas, mas agora em uma configuração estocástica. Intuitivamente, é semelhante à construção de um movimento browniano como o limite de uma série de Fourier com coeficientes aleatórios (mas cuidadosamente selecionados). Extrair e estudar esses coeficientes pode esclarecer a dinâmica subjacente. Ele pode ser usado como uma alternativa para mínimos quadrados ou máxima verossimilhança para a estimação dos parâmetros do modelo. Eu imagino que pode haver casos em que isso seja mais robusto, mas não tenho experiência de primeira mão (visto que está sendo aplicado a integração fracionada). Por exemplo, posso ver essas técnicas que fornecem estimadores alternativos de co-integração para HFT (ou seja, a co-integração no domínio do tempo se traduz em condições testáveis ​​expressáveis ​​em domínio de freqüência). Respondeu Jul 28 14 às 12:03 Em geral, todas as aplicações de análise de filtragem e de séries temporais podem ser incluídas na análise padronizada de periodograma para determinar a ordem de um modelo para as estimativas mais complexas do modelo markov escondido. Um exemplo do posterior pode ser encontrado no livro Alizera Javaheris. Ali, ele coloca o problema de estimar um problema de volatilidade estocástica como um filtro, e, portanto, todas as ferramentas de filtragem se entregam. Como você usa os resultados para gerar lucro (se é isso que você procura) depende mais de você. Eu vi pessoas usando essas estimativas combinadas com tipos de crédito tipo de modelo para tentar calibrar conjuntamente os mercados de crédito e patrimônio e encontrar preços errados entre eles. Respondeu 2 de setembro 14 às 2:40 Sua resposta 2017 Stack Exchange, Inc