Анализ Форекс временного ряда

Я потратил три года на это (см 'Extrapolator'). Пришёл к заключению что Фурье и методы линейного предсказания не применимы. Успеха с нейронными сетями, использующих ценовые индикаторы как входные данные, было тоже мало. Хотя многие здесь клянутся сетями и утверждают что исползьуют их на зарабатывание хлеба насущного. Единственно что работало у меня это scalping: определяешь ценовой канал и торгуешь от границы канала по направлению внутрь канала. Нужно правильно выбирать валютную пару и время торговли.

Скажите, а на каком таймфрейме вы строите ценовой канал?

Я думаю это слишком категоричный вывод.

ценовой канал - это тоже в общем-то, линейное предсказание... и кстати, у меня та же история - не первый год этим занимаюсь, а ничего лучше морально устаревшей ARMA-модели не придумал (если её правда немного доработать - она может дать фору многим навороченным советнегам (от Wacken'ы, например))...

тут некоторые умники сильно возражают против регрессионного анализа и экстраполяций, не понимая, что любая аппроксимация ценового ряда - это и есть регрессионая функция Y (цены) на X (времени)... не всегда, она, конечно, линейная...

а Фурье, конечно, применим... нужно просто уметь его готовить... мало того, аппроксимация ряда с помощью Фурье-преобразований одна из самых удобных и грамотных (ведь даже любой набор случайных чисел можно представить в виде ряда Фурье)... возможность "переподгонки", правда, тоже возрастает в таком методе...

А что, есть примеры успешного использования Фурье преобразований для прогноза? Я не говорю о 2-3 примерах показывающих удивительно точное предсказание, как на коммерчиских сайтах о SSA. Я говорю о сотнях предсказаний. Я сделал несколько попыток в этом русле: Фурье экстраполяция цен напрямую и дифференцированных цен для придания стохастики ряду, экстраполяция разных индикаторов вместо цен, экстраполяция с динамически оптимизированной длинной выборки. Использовал разные методы определения частот: оптимизация периодограммы, метод Куина-Фернандеса (ARMA метод), Писаренко, Юле-Уокера, и т.п. Прогнал все этим методы по истории с 1999 года и усреднённая точность прогнозов была 50%. Я иногда смотрю на все свои творения в этой области, их достаточно для написаний трёх докторских диссертаций, и становится жалко потраченному времени на их создание и при этом всегда возникает новая идея "а что если я изменю что-то здесь и добавлю там, может тогда-то и зароботает". После добавки этих новых идей, опять разочарование и поиск в других направлениях. Но если кто-то покажет мне статистику Фурье предсказаний с точностью >60%, тогда я буду переубеждён. Кстати, по учебнику статистика означает по крайней мере 30 случайно выбранных случаев.

Дык правильно возражают :) . Т.к. чаще всего под этим подразумевается аппроксимация полиномами, которые тупо для этого не предназначены.

Другое дело, если базовая функция нормальная.

могу дать подсказку. Для этих преобразований данные тоже нужно правильно готовить. Период дискретизации не постоянен, это сильно усложнает дело. Я несколько раз тут на форуме писал про это.

Дискретизация чего, временной выборки или частот? Частоты у меня не дискретные как в DFT. Поясните пожалуйста поточнее, можно в личку если не хотите по секрету всему свету :)

Использование гармонического или Фурье анализа, как следует из термина "гармонического" :) в своем классическом виде,

предназначен для регулярных, то есть неслучайных колебаний, какими котировки валютных пар сложно назвать.

Поэтому для подобного анализа применяют обобщения рядов Фурье и спектральную функцию, а спектральную

плотность мощности, иными словам ищут распределение дисперсий по частотам. Это сложное искусство :)

Именно искусство. И вообще, правомерность применения Фурье-анализа, как и всякой методы прогноза содержащей нелинейность,

для временных рядов, мягко говоря, недоказана.

А вот прогнозные линейные модели, вроде Дженкинса-Бокса, обоснованно применимы.

Поэтому для подобного анализа применяют обобщения рядов Фурье и спектральную функцию, а спектральную

плотность мощности

=

Поэтому для подобного анализа применяют обобщения рядов Фурье и НЕ спектральную функцию, а спектральную