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¿Cuáles son las aplicaciones de moda de análisis de Fourier en el comercio He oído vagas ideas de aplicaciones en la negociación de alta frecuencia, pero alguien puede dar un ejemplo, tal vez una referencia Sólo una aclaración: El enfoque de dividir un precio de las acciones en sus cosenos y aplicar esto para previsiones o algo similar, no parece justificada teóricamente, ya que no podemos asumir el precio de las acciones a ser periódica (fuera del período de observación). Así que me importa realmente decir este tipo de aplicaciones. Dicho de otra manera: ¿existen útil, aplicaciones teóricamente válidas a la teoría de Fourier en el comercio Tengo curiosidad para cualquier comentario, gracias EDIT: Estoy al tanto de (teóricamente 100 válidos) aplicaciones en la valoración de opciones y el cálculo de medidas de riesgo en el contexto de los procesos de Lévy (véase, por ejemplo aquí p.11 y siguientes y referencias en él). Esto está bien establecida, supongo. Lo que quiero decir son aplicaciones en el análisis de series de tiempo. Lo siento por cualquier confusión. preguntó 26 de Feb 13 a las 14:12 El enfoque de filtro directa (DFA) es un filtro de series de tiempo que se calcula en el espacio de Fourier. DFA minimiza el error cuadrático medio de una serie temporal yt 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 la Gamma, sombrero son los coeficientes de Fourier. Una discusión detallada de DFA y enfoques basados ​​en la frecuencia relacionados se pueden encontrar en el enlace del blog a continuación. Ejemplos de las aplicaciones de DFA para el comercio y la alta frecuencia de negociación. Creo que fue propuesto originalmente el método para pronosticar series de tiempo económicas. Ver el SEF-blog mantenido por Marc Wildi para más información. Respondí 28 de Jul 14 a las 09:13 enciendo los datos en bruto en una serie de senos y cosenos, muestro la aproximación de Fourier como un gráfico, y luego permitir que apague las diversas senos y cosenos, por lo que se puede ver cómo los distintos frecuencias contribuyen a la gráfica de los valores de las acciones. Actualmente estoy trabajando en la creación de algunas predicciones de la serie de Fourier. No soy un comerciante (sólo un programador interesado en el análisis de datos), por lo que la identificación esté muy interesado en cualquier comentario que cualquiera de los comerciantes reales tienen en lo más youd les gusta ver con el análisis de Fourier. Feb 8 contestado 15 a las 6:45 de Hamilton libro hay un capítulo sobre el análisis espectral. Es equivalente al análisis de Fourier de las funciones deterministas, pero ahora en un entorno 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). La extracción y el estudio de estos coeficientes puede arrojar luz sobre la dinámica subyacente. Se puede utilizar como una alternativa a los mínimos cuadrados o de máxima verosimilitud para la estimación de parámetros del modelo. Me imagino que puede haber casos en los que esto es más robusta, pero no tengo experiencia de primera mano (lo han visto que se aplica a la integración fraccional). Por ejemplo, puedo ver estas técnicas que producen estimadores co-integración alternativos para la negociación de alta frecuencia (es decir, co-integración en el dominio del tiempo se traducirá en condiciones específicas comprobables / comerciables en el dominio de frecuencia). contestada 28 de Jul 14 a las 12:03 en general todas las aplicaciones de filtrado y análisis de series temporales pueden ser incluidos en el análisis periodograma estándar para determinar el orden de un modelo para las estimaciones más complejos modelos ocultos de Markov. Un ejemplo de la tarde se puede encontrar en el libro Alizera Javaheris. En allí, se plantea el problema de la estimación de un problema de volatilidad estocástica como el filtrado de uno, y por lo tanto todas las herramientas de filtrado entre en la mano. La forma de utilizar los resultados para generar ganancias (si eso es lo que buscas es) depende más de ti. He visto personas que utilizan estas estimaciones combinadas con notas de crédito tipo de modelo para tratar de calibrar los mercados de crédito y capital en forma conjunta, y encontrar mis-pricings entre ellos. contestada 02 de septiembre 14 a las 2:40 Su respuesta 2016 Stack Exchange, IncIntroduction FFTW es una biblioteca de C subrutina para el cálculo de la transformada de Fourier discreta (DFT) en una o más dimensiones, de tamaño de entrada arbitraria, y de tanto los datos reales y complejos (como así como de par / impar de datos, es decir, el coseno / transformadas discretas sinusoidales o DCT / DST). Creemos que FFTW, que es software libre. debe convertirse en la biblioteca FFT de elección para la mayoría de las aplicaciones. La última versión oficial de FFTW es la versión 3.3.5. disponible en nuestra página de descargas. La versión 3.3 introduce soporte para las extensiones AVX x86, una aplicación de memoria distribuida en la parte superior del MPI, y una API de Fortran 2003. Versión 3.3.1 introduce soporte para las extensiones del brazo de neón. Ver las notas de la versión para obtener más información. Nuestros puntos de referencia. realizado en una variedad de plataformas, muestran que el rendimiento FFTWs suele ser superior a la de otros programas de la FFT a disposición del público, y es aún competitivo con los códigos de proveedor-sintonizado. En contraste con los códigos de proveedor-sintonizado, sin embargo, el rendimiento FFTWs es portátil. el mismo programa tenga un buen rendimiento en la mayoría de las arquitecturas sin modificaciones. De ahí el nombre, FFTW, lo que representa el título un tanto caprichosa de la Transformada de Fourier rápida en Occidente. Suscribirse a la lista de correo fftw-announce para recibir anuncios de liberación (o utilizar la alimentación de la banda). FFTW 3.3.5 es la última versión oficial de FFTW (consulte las notas de versión para averiguar lo que es nuevo). Aquí está una lista de algunas de las características más interesantes FFTWs: velocidad. (Soporta SSE / SSE2 / Altivec, desde la versión 3.0. Versión 3.3.1 soporta AVX y ARM de neón.) Ambas transformaciones unidimensionales y multidimensionales. Arbitraria de tamaño transforma. (tamaños pequeños con factores primos son los mejores, pero utiliza FFTW O (N log N) algoritmos incluso para tamaños primos.) transformadas rápidas de entrada puramente real o datos de salida. Transformadas de par / impar de datos reales: la transformada discreta del coseno (DCT) y transformar el seno discreta (DST), los tipos I-IV. (Versión 3.0 o posterior.) Manejo eficiente de múltiples, strided transforma. (Esto le permite hacer cosas como transformar varias matrices a la vez, transformar una dimensión de una matriz multi-dimensional, o transformen un campo de una matriz multi-componente.) Se transforma en paralelo. código paralelizado para plataformas con máquinas SMP con un poco de sabor de hilos (por ejemplo, POSIX) o OpenMP. Una versión MPI para transforma distribuido memoria también está disponible en FFTW 3.3. Portable a cualquier plataforma con un compilador C. Documentación en HTML y otros formatos. Ambas interfaces C y Fortran. El software libre, liberado bajo la Licencia Pública General de GNU (GPL, ver licencia FFTW). (Licencias no libres pueden también ser adquiridos en el MIT. Para los usuarios que no quieren que sus programas protegidos por la GPL. Póngase en contacto con nosotros para más detalles.) (Véase también el FAQ.) Si usted todavía está utilizando 2.x FFTW. debe tenerse presente que 2.x FFTW ha sido actualizado en 1999 y es obsoleta. Por favor, actualice a FFTW 3.x. La API de FFTW 3.x es incompatible con el de 2.x FFTW, por razones de rendimiento y generalidad (véase el FAQ o el manual). Para preguntas generales sobre transformadas de Fourier, vea nuestros enlaces a recursos relacionados con la FFT. La gente a menudo nos pregunta cómo calcular un subconjunto de las salidas FFT, por lo que han publicado una breve discusión de las FFT podadas. Nosotros como punto de referencia FFTW contra muchos otros programas de FFT, de uno a tres dimensiones, en una variedad de plataformas. Puede ver los resultados de este punto de referencia, o descargarlo a ejecutar en su propia máquina y el compilador, en la página web benchFFT. Una entrevista de audio de los autores FFTW está disponible en el programa de RCE podcast. Las versiones 3.3.5 y 2.1.5 del FFTW pueden ser descargados desde este sitio. No dude en enviar FFTW en su propio sitio, pero asegúrese de decirnos para que podamos enlazar a su página y le notifique de las actualizaciones del software. Literatura. BibTeX archivo de referencias FFTW. El documento general más actualizada sobre FFTW, y la referencia FFTW preferido: Matteo Frigo y Steven G. Johnson, el diseño e implementación de FFTW3, Proceedings of the IEEE 93 (2), 216ndash231 (2005). Trabajo invitado, número especial sobre el Programa de Generación, Optimización, y la Plataforma de Adaptación. Enlace es nuestra pre-impresión del artículo publicado también en PostScript. Official issue está aquí. La implementación de las FFT en la práctica. nuestro capítulo en el libro en línea rápida de Fourier Transforma editado por C. S. Burrus. Una transformación rápida de Fourier compilador, por Matteo Frigo, en las Actas de la Conferencia ACM SIGPLAN de 1999 sobre Diseño Lenguaje de Programación y Ejecución (PLDI 99), de Atlanta, Georgia, mayo de 1999. Este documento describe las tripas del generador FFTW codelet. (También en PostScript. Las diapositivas de la charla están también disponibles.) Un documento anterior (y un poco fuera de fecha) en FFTW se publicó en 1998 las actas de la conferencia ICASSP (vol. 3, pp. 1381-1384) con el título FFTW : Una arquitectura de software adaptativo para la FFT (también en PostScript), por M. Frigo y SG Johnson. Un informe técnico aún más antigua es la más rápida de Fourier Transform en Occidente, el MIT-LCS-TR-728 (septiembre de 1997) (también en PostScript.). Usted también puede estar interesado en los algoritmos de caché-Ajeno, por M. Frigo, C. E. Leiserson, H. Prokop, y S. Ramachandran (FOCS 99). Las diapositivas de la charla 07/28/98 El Fourier Transform más rápido en Occidente, por M. Frigo, también están disponibles, junto con las diapositivas de una más corta 01/14/98 charla sobre el mismo tema por S. G. Johnson. Un artículo sobre un nuevo algoritmo FFT que, tras James Van Buskirk. mejora los registros previos para la complejidad aritmética de la DFT y transformadas relacionadas, es: Steven G. Johnson y Matteo Frigo, una FFT dividida radix modificado con un menor número de operaciones aritméticas, IEEE Trans. Procesamiento de señal 55 (1), 111ndash119 (2007). Dos impresiones previas que describen la aplicación del nuevo algoritmo de transformada de coseno discreta son algoritmos con un número reducido de operaciones aritméticas de tipo II / algoritmos III DCT / DST con reducido número de operaciones aritméticas (marzo de 2007) y Tipo IV DCT, el horario de verano, y la TCMD (agosto de 2007), por el Sr. X. Shao y SG Johnson. Premios FFTW recibieron el Premio Wilkinson H. J. 1999 de programa digital. que se otorga cada cuatro años para el software que mejores direcciones de todas las fases de la preparación del programa digital de alta calidad. Wilkinson fue una figura fundamental en el análisis numérico moderno, así como un defensor clave de la noción de bibliotecas comunes, reutilizables para la computación científica, y estamos especialmente honrado de recibir este premio en su memoria. Nuestro papel Un compilador de Transformada Rápida de Fourier (en PLDI 1999) recibió el premio más influyente papel PLDI en 2009. Estamos muy agradecidos por el apoyo de muchas personas y empresas, incluyendo Sun, Intel, el proyecto GNU, y la comunidad Linux. Por favor, vea la sección de agradecimientos de nuestro manual para una lista más completa de los que nos ayudaron. Estamos especialmente agradecidos a todos nuestros usuarios por su continuo apoyo, comentarios, e interés en el desarrollo de FFTW. Hemos preparado una lista de enlaces a otros sitios interesantes con código o información relacionada con la FFT. Esto debería ser útil si desea saber más acerca de las transformadas de Fourier o si por alguna razón FFTW duerma satisfacer sus necesidades. Si tiene comentarios, preguntas o sugerencias con respecto a FFTW, no vacilamos en el email nosotros en fftwfftw. org. Apoyamos correo electrónico cifrado / firmado. Utilice nuestro análisis keys. Fourier pública Usuario Jun 2005 Estado: Miembro Mensajes 24 Cualquier físico experimental le diría que la herramienta número uno para el análisis de una señal eléctrica es una Transformada Rápida de Fourier (FFT). Para aquellos que no estén familiarizados con el concepto, una FFT puede tomar una señal en el dominio del tiempo, y romperlo en un dominio de la frecuencia. Dado que las señales eléctricas son muy similares a los datos de precios (que oscilan y ayúdales lleno de ruido), me preguntaba si alguien alguna vez ha tratado de analizar los datos de precios mediante el análisis de Fourier. Sobre un tema particular, también hay una gran cantidad de reducción de ruido en las técnicas de la física experimental, como el tramado, y la adición de ruido blanco a una señal (en este caso, el movimiento de precios). Alguien ha intentado alguna de estas técnicas acumulados Ene 2005 Estado: Feliz foro 1,152 Mensajes El análisis de Fourier Transform sólo se puede aplicar a las funciones periódicas. Una función peridic se define como una función que se repite cada cierto periodo de tiempo. Por supuesto, esto no es aplicable a la acción del precio de un instrumento financiero conocido, simplemente porque la acción del precio no se repite por igual durante ciertos períodos de tiempo. Por lo tanto, desde el punto de vista theoritical, la transformada de Fourier no puede ser utilizado para analizar la acción del precio de las monedas o cualquier otro instrumento financiero. Sin embargo, creo que se puede manejar para aplicar la transformada de Fourier análisis, pero a porciones de acciones de los precios. Voy a explicar esto un poco. Si se considera que la acción del precio de un determinado par de divisas, debe ser cortado en la que cada pieza debe ser confinado dentro de un cierto límite conocido. Por ejemplo, el corte de la acción del precio del par EUR / USD durante 2 días en base a la tabla 1 hora a condición de que el precio durante estos 2 días estaba oscilando entre 1.1900 y 1.2000, por ejemplo. A continuación, la aplicación de un medio de alisado en movimiento para los datos extraídos, y a continuación, obtener la función de tiempo de la media móvil, y después de todo la aplicación de la transformada de Fourier de 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 propios datos de precio. Se puede hacer mediante el uso de ajuste de curvas, pero es un problema difícil y consume mucho tiempo. Yo incluso no sabe si hay algún software que hay que hacer apropiado para los datos o no insertados curva. Cuando se aplica la transformada de Fourier, recibirá otra función de tiempo, que consta sólo de los senos y / o cosenos. La función contendrá un número infinito de términos. El primer término se denomina el componente fundamental, y el resto son llamados los armónicos. Eso es lo que la Transformada de Fourier función que se llama cuando se analiza la alterna Corriente eléctrica o toda otra forma de onda. El componente fundamental es generalmente el componente más eficaz, con el tercero quinto amplificador, los componentes 7º ser tomados en consideración. Por lo general, todos los armónicos de orden superior se descuidan debido a su efecto mínimo. Por supuesto, no sé lo que será el análisis de la acción del precio de las monedas se traducirá en Ahora la pregunta real es:. ¿Cómo puede mejorar el comercio y la especulación Si está analizando los datos más recientes, esta puede ser una herramienta muy útil para proyectar objetivos de precios, así como la definición de la tendencia del mercado. Basta con insertar el momento en el futuro se requiere en la función de tiempo de Fourier, calcular la frecuencia fundamental, 3ª, 5ª y 7ª componentes, y se obtiene un precio. Este precio en relación con lo que el precio es en este momento dará una idea sobre el próximo movimiento del mercado. ¿Por qué este no trabajará como se espera 1- Yo no creo que esto va a funcionar como se esperaba, sólo porque la pareja duerma se mueven en ciclos completamente idénticos. Esta desviación dará lugar a errores en la transformada de Fourier proyecciones. 2- El mercado está en tendencia durante 60-70 del tiempo. Estos períodos de tendencias no puedo ser analizados mediante la transformada de Fourier Análisis. 3- El Transofrm Fourier fue creado para analizar el comportamiento de las ondas, señales eléctricas y corriente eléctrica. Estos phenomenas son completamente naturales y se mueven sin ningún tipo de emociones. Por otro lado, las monedas y cualquier mercado financiero está siendo afectada por muchas cosas, y las emociones conducen los mercados a veces, por lo que no puede haber una fórmula fija para el mercado, por eso los sistemas de comercio que solían funcionar en el pasado no funcionan en el futuro, porque la gente cambia, pero las olas y la electricidad no cambian su actitud, ya que no les gusta la forma de su vida, por ejemplo, o debido a los ataques terroristas. Cualquier físico experimental que decía que la herramienta número uno para el análisis de una señal eléctrica es una Transformada Rápida de Fourier (FFT). Para aquellos que no estén familiarizados con el concepto, una FFT puede tomar una señal en el dominio del tiempo, y romperlo en un dominio de la frecuencia. Dado que las señales eléctricas son muy similares a los datos de precios (que oscilan y ayúdales lleno de ruido), me preguntaba si alguien alguna vez ha tratado de analizar los datos de precios mediante el análisis de Fourier. Sobre un tema particular, también hay una gran cantidad de reducción de ruido en las técnicas de la física experimental, como el tramado, y la adición de ruido blanco a una señal (en este caso, el movimiento de precios). Alguien ha intentado alguna de estas técnicas Marcos Jurik ha traído un fondo de procesamiento de señal sustancial de su carrera militar, el desarrollo de algoritmos de seguimiento de misiles y otras técnicas de filtrado de ruido a procesamiento de datos de precio / hora para los mercados financieros. Se construye actualmente los mejores algoritmos de suavizado que he visto en la industria financiera. Mientras que la mayoría de los indicadores se quedan más se agrega suavizado características Juriks dont sufren los mismos problemas. Realmente muy inteligente y usted no tiene que gastar mucho de su tiempo de reinventar la rueda. También hace referencia a algunos otros notables como Kauffman. También Ehlers aplica una gran cantidad de técnicas de procesamiento de sonido utilizados en el sonido filtrado en los amplificadores a su trabajo y utiliza una gran cantidad de jerga de procesamiento de sonido como metáforas de ruido del mercado de filtrado. Gracias Narafa para la extensa explicación de la FFT. Esa era una explicación mucho más completa de lo que proveded. En realidad insnt excesivamente difícil escribir un algoritmo para hacer una FFT en un conjunto de datos (creo que eso es todo el punto de la parte quotfastquot de FFT). De hecho, Microsoft Excel ya tiene una funcion FFT integrado en su ToolPack análisis. Y Mathematica y Matlab pueden hacer FFT también. Por lo tanto, la única parte que requiere mucho tiempo de esto sería la introducción de datos en una hoja de cálculo o archivo de texto de algún tipo. En cualquier caso, usted está probablemente en lo cierto. Realización de una FFT sobre los datos de precios puede no yeild cualquier armónicos fuertes. Los datos de precios probablemente isnt tan repetitiva como creo que lo es. Sin embargo, sigo pensando que podría probar para ver si lo hace yeild nada interesante. Este hilo es bastante antiguo, pero creo que es la pena traer una copia de seguridad. En concreto, me preguntaba si alguien había tratado de hacer el análisis espectral en tiempo real en los mercados. Si usted no sabe lo que quiero decir, aquí está una imagen de una FFT en tiempo real aplicado a sonar: El color (gtgreen-negro-gtpurple-gtblue-gtred) implica la fuerza de cada componente de frecuencia durante la ventana de muestra dada. Alguien trató este caso negativo, podría ser interesante para probar en los datos de garrapatas. Tal vez el mercado silba una cierta nota antes de que sea probable que revertir. Fft Está Fast Fourier Transform Este particular FFT es transformada rápida de Fourier registro explica el actual Bajo el radar de Fourier Transform (DFT), that8217s, la transformada de Fourier, ya poner en el en el marco del radar complicada secuencia apreciado. La matemática real va a ser proporcionada, así como la señal de alimentación (escrito en el lenguaje de codificación D) se suministra en realidad dentro de los apéndices. Haga clic aquí para descargar una nueva herramienta de comercio y Estrategia gratis para cualquier constante cabo de 1 f ajustable (t), de Fourier real transformada F (f) va a ser entendido como: y también la transformada inversa, porque exactamente donde T puede ser el sq. causa de -1, así como en los medios que el exponente orgánica real. Bajo el radar. Pensar en una complicada secuencia x (k) junto con ejemplos de la forma D. Exactamente donde es realmente por una cantidad adicional complicado, presumir, que la forma en la secuencia de distancia de la variedad 0, N-1 se ha prolongado N-periódica, that8217s, xk XKN para casi todo unido. El PIE real de la secuencia va a ser denotado X (k), que será asimismo poseer ejemplos D. Otros buscó la aplicación de Fourier a la divisa del anuncio navigationTag: FFT es transformada rápida de Fourier Este particular FFT es Transformada Rápida de Fourier registro explica el actual Bajo el Fourier de radar Transform (DFT), that8217s, la transformada de Fourier, ya poner en la virtud de la secuencia apreciado radar complicado . La matemática real va a ser proporcionada, así como la señal de alimentación (escrito en el lenguaje de codificación D) se suministra en realidad dentro de los apéndices. Haga clic aquí para descargar una nueva herramienta de comercio y Estrategia gratis para cualquier constante cabo de 1 f ajustable (t), de Fourier real transformada F (f) va a ser entendido como: y también la transformada inversa, porque exactamente donde T puede ser el sq. causa de -1, así como en los medios que el exponente orgánica real. Bajo el radar. Pensar en una complicada secuencia x (k) junto con ejemplos de la forma D. Exactamente donde es realmente por una cantidad adicional complicado, presumir, que la forma en la secuencia de distancia de la variedad 0, N-1 se ha prolongado N-periódica, that8217s, xk XKN para casi todo unido. El PIE real de la secuencia va a ser denotado X (k), que será asimismo poseer ejemplos D. Otros buscó la aplicación de Fourier a la divisa