Análise espectral forex

análise espectral Forex
Tendo selecionado o vetor de dados a ser analisado (aqui `soi ', a série de tempo do SOI) e o valor do intervalo de amostragem, as principais opções de SSA a serem especificadas são o Comprimento da janela, o tipo de Significado e o Estimador de Covariância. O botão Padrão é fornecido como um guia para selecionar parâmetros de entrada com base no comprimento da série de tempo de dados.
O número de componentes SSA especifica quantos componentes líderes em termos de variação capturada serão mantidos para futuras análises. Após a computação, é possível obter mais informações sobre esses componentes retidos usando as opções Avançadas. Os resultados do SSA são armazenados em matriz com um nome especificado no campo Espectro. Além disso, T-EOFs e T-PCs (veja abaixo) são armazenados em matrizes com nomes obtidos por prefixo " eof _ & quot; e " pc _ "quot; para um nome do Spectrum, e pode ser acessado na ferramenta Data I / O. Se os resultados de várias execuções de SSA tiverem sido armazenados em matrizes diferentes, os parâmetros usados ​​em uma execução SSA específica serão restaurados na GUI simplesmente selecionando a matriz correspondente de uma lista pop-up Espectro.
Comprimento da janela.
Definiremos o comprimento da janela para 60, que é uma boa escolha para as séries temporais de saída (690 pontos de dados com uma taxa de amostragem de um mês) e os períodos oscilatórios (2 e 4 anos) sob investigação.
Estimativa de covariância.
NB: A opção de estimativa da matriz de covariância de Burg não é suportada pelo teste de significância de Monte-Carlo, que é padrão para Vautard-Ghil, se Burg for selecionado no painel principal do SSA.
Utilizamos o método de covariância de Burg para analisar séries temporais SOI.
Testes de significância.
Heuristic Chi-Squared Monte Carlo.
onde & tau é um tempo típico de decorrelation para as séries temporais, k é um peso de decorrelação fornecido pelo usuário entre 1 e 2 (1.5 por padrão), e & lambda i é o i-ier valor próprio no espectro. O Toolkit estima que tau é o inverso do logaritmo da autocorrelação lag-one das séries temporais.
Uma vez que o comprimento da janela foi definido como 60, o SSA decompõe as séries temporais em 60 componentes e, portanto, 60 graus próprios são plotados. O significado dos vários componentes pode ser avaliado qualitativamente, observando quais componentes contribuem significativamente mais variância em relação ao fundo do ruído. Este último, por sua vez, supõe incluir os componentes que se encontram na cauda plana do espectro do autovalor, isto é, componentes de cerca de 10 a 60. Os 10 componentes principais em uma figura anterior estão acima de uma ruptura distinta no espectro do autovalor e, portanto, podem ser de significado físico.
Em particular, estamos interessados ​​nos principais quatro componentes que formam dois pares de autovalores quase iguais. Conforme discutido na seção de teoria do SSA, um par de autovalores quase iguais em SSA é aquele que o caracteriza como uma oscilação. No entanto, os autovalores estão sujeitos a erros numéricos e de amostragem, e o simples emparelhamento dos autovalores não é suficiente para garantir que uma oscilação tenha sido identificada. No gráfico de autovalor acima, as barras de erro mostram um intervalo ad hoc dos erros de estimativa. Qualquer um dos autovalores com barras de erro significativamente sobrepostas pode representar um "par oscilatório". Também os valores próprios com barras de erro que se sobrepõem significativamente com as barras de erro da parte de ruído do espectro também devem ser suspeitos de fazer parte desse ruído.
Critérios de emparelhamento.
O Toolkit fornece três critérios de emparelhamento para identificar pares oscilatórios e componentes de tendência em clusters de autovalores cujas barras de erro ad-hoc se sobrepõem; no entanto, não é necessário que o teste 'Heuristic' seja selecionado no painel SSA principal. Os resultados desses testes podem ser acessados ​​na guia Log. Esses testes podem ser ativados simultaneamente usando caixas de verificação no painel Avançado:
`Same Frequency '- os T-EOFs associados a potenciais pares ou clusters são submetidos a uma simples transformação de Fourier para identificar a sua freqüência dominante. Um par (ou cluster) é identificado quando os T-EOF associados têm a mesma frequência dominante, dentro de uma fração da largura de banda SSA (1 / M).
`FFT forte - a mesma transformada de Fourier é usada para determinar a quantidade de um determinado sinal que o par potencial de oscilação conta em sua freqüência dominante. Esta fração de variância deve exceder 95% para que um par (ou cluster) seja identificado.
`Do trend Test '- Dois testes que ajudam a identificar componentes de SSA de tendências e de baixa freqüência: testes de tendência não paramétricos tau de Kendall nos T-PCs (e RCs se presente) Contagem dos números de cruzamentos zero nos T-EOFs.
Para o exemplo SOI, o registro mostra que o par 1-2 dos componentes SSA passa os testes "Same Frequency" e "Strong FFT" por serem oscilantes, enquanto o 5º componente é indicado como uma tendência (veja aqui para obter mais informações sobre a destruição do SSA) :
Monte Carlo SSA.
Duas bases T-EOF fixas são usadas usando o menu pop-up Basis em Opções Avançadas: Dados: Os dados, juntamente com muitas realizações de ruído AR (1), são projetados nos EOFs da matriz de covariância de dados.
"Confiança": nos percentis, p. 95 significará 95% de nível de confiança em relação à hipótese nula de ruído vermelho.
`Não. Substitutos: 'Número de realizações de ruído de Monte Carlo.
Qui-quadrado.
Opções avançadas.
Ao selecionar linhas da tabela, o usuário pode plotar e inspecionar T-EOFs ou T-PCs correspondentes e realizar a reconstrução. Além disso, a Previsão de SSA e o preenchimento de intervalos podem ser realizados.
Ao selecionar as primeiras duas linhas na tabela de componentes do SSA e clicar em Plot EOFs, podemos verificar que os dois EOFs principais estão de fato em quadratura de fase, ou seja, um que conduz o outro com.
T / 4 lead, onde T é seu período comum.
Para testar contra uma hipótese nula de ruído vermelho puro, escolhemos Chi-Squared como um teste de significância (deixando o campo EOFs Incluído em branco). Depois de clicar nos botões Compute and Plot e ajustar os limites do eixo X na janela Graph Controls, o seguinte gráfico é obtido:
Aqui, a variância é traçada em relação às frequências dominantes dos EOF de "dados" no eixo x, e descreve a projeção de dados e os substitutos de hipóteses nulas (NH) na base de dados EOFs, que são essencialmente valores próprios SSA e plotados como pontos. A parte de baixa freqüência do espectro foi ampliada usando controles de gráfico. As frequências dominantes de EOFs são calculadas com uma resolução de 0,001 / dt no intervalo Nyquist de 0 a 0,5 / dt. As barras de erro representam 95% da variância (com as configurações dos níveis de Confiança, como nas Opções Avançadas), esperamos encontrar na direção do espaço-estado definida por um EOF particular a partir da "base", ao analisar um segmento de ruído "NH" . Usando a opção "Incluído EOFS", podemos construir um composto 'NH' como descrito acima, mas é um ruído vermelho puro aqui.
Para a base de Dados Eofs, observamos que os autovalores correspondentes a EOFS 1-2 e 3-4 aparecem quase sobrepostos um ao outro em freqüências iguais.
0,02 e 0,034 ciclo / mês, e ficam fora das barras de erro de hipóteses nulas. Assim, eles são relativamente improváveis ​​(no nível de 95% definido nos níveis de Confiança de Opções Avançadas), meramente devido ao processo selecionado de hipótese nula, e representam duas oscilações significativas. Os resultados do teste Qui-quadrado devem sempre ser verificados usando a abordagem de Monte Carlo, que também é essencial com modelos de ruído mais complexos.
Pode-se também escolher EOFs "base" a serem computados a partir da matriz de covariância esperada da "hipótese nula" selecionando AR (1) no menu pop-up de base em Opções Avançadas. A projeção de dados não dá valores próprios de SSA aqui, mas a interpretação do gráfico é a mesma. Observe como os EOFs do NH de ruído puro são quase regularmente espaçados. A base do NH evita a compressão da variância artificial herdada no SSA e, portanto, tem uma menor probabilidade de resultados falso-positivos, ou seja, identificar os componentes de ruído como significativos. Depois de fazer cálculos novamente, o espectro resultante é mostrado abaixo:
A base de NH também confirma o significado dos pares significativos identificados, e concluímos que eles correspondem aos componentes QB e QQ de El NiNi.
Reconstrução e Previsão.
(Nota: Em uma versão de demonstração, a Reconstrução / Previsão do SSA está disponível apenas para dados de projetos de exemplo! Para dados personalizados, esta característica é ativada após a ativação com o número de série adquirido)
A tabela de componentes SSA no painel Avançado permite a reconstrução e previsão das séries temporais originais dos componentes SSA selecionados, além de traçar T-EOFs e T-PC associados, usando os botões Plot EOFs e Plot PCs. O nome do vetor com reconstrução / previsão é especificado pelo usuário no campo Resultado. Componentes RC individuais são armazenados em matriz com o nome obtido por prefixo " mat _ & quot; para Resultar nome, e pode ser acessado na ferramenta Data I / O. O campo Result é compartilhado com o recurso de preenchimento de lacunas do SSA.
Se os resultados de várias reconstruções tiverem sido armazenados em diferentes vetores, os parâmetros para uma reconstrução específica serão restaurados na GUI simplesmente selecionando o vetor correspondente da lista pop-up Result. Para a previsão, o usuário precisa especificar o tempo de execução no campo Lead e a ordem do modelo AR para avançar no tempo selecionados componentes SSA; A validação cruzada está disponível também para encontrar parâmetros ótimos para a predição, veja a previsão do SSA para obter mais detalhes. Verificando & quot; Filtra-se & quot; caixa irá filtrar os componentes selecionados a partir dos dados originais (o recurso de previsão é desativado, então); Isso pode ser bastante útil para desconsiderar.
Nota: Ao aplicar a validação cruzada SSA com Lead = 0, é possível testar o recurso Reconstrução com um tamanho de janela fixo em um intervalo particular da série temporal. O SSA é aplicado muitas vezes a uma série de tempo reduzido, simulando assim "tempo real" meio Ambiente. Consulte a pasta Finanças nos Exemplos para aplicar este recurso à série temporária Forex USD / EUR.
Selecionando as linhas de tabela 1-4 de componentes "significativos" identificados e depois de clicar em Caixa Compute in Reconstruction / Prediction, seguido de Plot, o próximo valor será obtido (depois de ajustar seus parâmetros na janela Graph Controls):
Ao usar o botão Info da tabela Vetores no painel E / S de dados, o usuário pode ver a variância total capturada, bem como os RC individuais usados ​​para o vetor Resultado:

Indicadores de divisas russos.
Todos os indicadores para negociação forex.
Extrapolação de Fourier do indicador. mq4.
Este indicador forex é uma modificação do Extrapolador indicador, que usa apenas o primeiro método de extrapolação (Fourier) e adicionando a possibilidade de usar os valores dos indicadores selecionados como dados de entrada. Фурье ряд. O indicador anexado usa a análise espectral do indicador selecionado e extrapaga esses valores para o futuro usando a série de Fourier. Por exemplo, o indicador é selecionado Williams Percent Range. Vector em [] os valores do indicador selecionado. O gráfico na parte inferior, a linha preta na janela FEoI - indicador de valor, Blue Line - a série de Fourier para os valores passados, a linha vermelha - extrapolação da série de Fourier no futuro. Os valores previstos começam com LastBar-1 e incluem a última barra conhecida no histórico de LastBar para ancoragem contínua dos valores do passado modelado (Blue Line) e do futuro (linha vermelha).
extern int LastBar = 200, / / ​​Número da última barra do histórico. 0 é o último no cronograma.
extern int PastBars = 500, / / ​​Número de barras na história, que fez a análise espectral e montagem das séries de Fourier.
extern int FutBars = 200 / / Número de barras na predição.
HarmNo = PastBars extern int HarmNo = 10 / / Número de membros no número de Fourier; HarmNo = 0 seleciona o número máximo de componentes harmônicos HarmNo = PastBars.
extern double FreqTOL = 0,0001; / / A precisão dos cálculos de freqüências pelo método de Quinn-Fernández.
A linha onde a mudança é indicada na parte inferior do indicador vermelho selecionado.
int start () int start ()
ArrayInitialize (in, EMPTY_VALUE); ArrayInitialize (in, EMPTY_VALUE);
ArrayInitialize (pv, EMPTY_VALUE); ArrayInitialize (pv, EMPTY_VALUE);
ArrayInitialize (fv, EMPTY_VALUE); ArrayInitialize (fv, EMPTY_VALUE);
duplo x []; // armazena indicadores valores duplo x []; / / armazena os valores dos indicadores.
ArrayResize (x, np); ArrayResize (x, np);
av av = 0,0; av av = 0,0;
para (int i = - lb; i <> para (int i = - lb; i.
em [i + lb] = 0,5 + iWPR (NULL, 0,50, i + lb) / 100,0; // indicador de mudança aqui em [i + lb] = 0,5 + iWPR (NULL, 0,50, i + lb) / 100,0; / / indicador de mudança aqui.
x [i] = em [i + lb]; x [i] = em [i + lb];
para (i = 0; i <> para (i = 0; i.
se (i <> // Ajustar série trigomométrica)
/ / Fit série trigomométrica.
duplo w, m, c, s; duplo w, m, c, s;
para (int damage = 1; damage for (i = 0; i.
pv [i] + = m + c * MathCos (w * i) + s * MathSin (w * i); pv [i] + = m + c * MathCos (w * i) + s * MathSin (w * i);

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