Forex fft

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. Transformação de Fourier Rápida - Extração do Ciclo Ive correu em relação ao indicador do ciclo FFT nas últimas semanas. É muito interessante dizer o mínimo. Gostaria de saber se alguém tem alguma experiência com este tipo de análise de ciclo. Eu conheço Hurst, Clyde Lee e Brian Millard. O trabalho de Brian Millards está entre os melhores que eu vi. Confira esta página se você ainda não viu seu trabalho: Brian Millard O único fato é que não tenho certeza quanto ao uso correto deste indicador. Tenho observado como esses ciclos funcionam por semanas. Às vezes, eles são spot-on, outras vezes eles estão fora de sincronia. E, acho que estão fora de sincronia por causa de notícias que causam uma grande mudança na perspectiva de uma moeda. É como jogar uma pedra em uma lagoa. Novas ondas fazem com que as outras ondas mudem de fase. Apenas brincando esta manhã (no trabalho.), Queria ver como esses indicadores do ciclo reagiriam. Então, depois da notícia, comecei a assistir preços. Estou usando o 1M EURUSD porque minha conta é pequena (FXCM), mas os ciclos ainda parecem funcionar. A partir dessas imagens, o indicador VERMELHO é um composto da maior magnitude de 7 ciclos. As outras cores são os 4 melhores ciclos. Após a notícia, os preços atingem o pivô diário. Os ciclos compostos e individuais predisseram um movimento para baixo depois da Primavera de Enrolamento logo abaixo do pivô diário em torno de 1.4320. Os ciclos de luz verde e laranja estão topping out. O verde escuro e o aqua já estão no caminho para baixo. Então eu fiquei curto logo antes do intervalo de queda em 1.4312. Colocando meu dinheiro real na linha, fiz um bom risco de 45 pips para o dia. Sim, acho que você tem o mesmo indicador que eu tenho. Esse é o modelo padrão. Eu adicionei um indicador de breakout do canal de volatilidade (setas azul e vermelha) para ajudar no tempo (mindhero). Parece que, levando os sinais com a direção do composto, seria a nosso favor. Sim, ele recalcula as ondas em cada barra. Mas parece-me no forex, você deve basear-se no fluxo constante de notícias que afetam os preços. Se estivéssemos negociando ações, a notícia não é tão rápida, e uma previsão de descida pode ocorrer bem no futuro (90 precisos a 100 dias - por Millard). É por isso que me vejo aderindo aos prazos mais baixos, onde os ciclos são estabelecidos e rapidamente absorvidos pelas notícias. Tenho tentado ler sobre a FFT. A matemática está muito acima da minha cabeça. Eu também gosto do SSA (muito caro para mim). Tem um modo de previsão que eu gosto, extrapolar os ciclos para o futuro. Eu vou tentar fazer o mesmo com esse indicador, mas só posso fazê-lo com as ondas. Tentei recriar o compósito, adicionando os ciclos individuais (deveria funcionar em teoria), mas não conseguiria que ele funcionasse. A rotina da FFT faz algo extra na computação do composto que não conheço. Se eu puder apenas extrapolar o suficiente para o futuro, pelo menos, projete um cronograma onde um ponto de viragem deveria ocorrer seria um êxtase. Mas atualmente, adicionando algumas linhas de tendência e usando um pequeno reconhecimento de padrões, acho bem ter alguma coisa. Crodzilla: Eu passei por este indicador do ciclo FFT nas últimas semanas. É muito interessante dizer o mínimo. Gostaria de saber se alguém tem alguma experiência com este tipo de análise de ciclo. Eu conheço Hurst, Clyde Lee e Brian Millard. O trabalho de Brian Millards está entre os melhores que eu vi. Confira esta página se você ainda não viu seu trabalho: Brian Millard O único fato é que não tenho certeza quanto ao uso correto deste indicador. Tenho observado como esses ciclos funcionam por semanas. Às vezes, eles são spot-on, outras vezes eles estão fora de sincronia. E, acho que estão fora de sincronia por causa de notícias que causam uma grande mudança na perspectiva de uma moeda. É como jogar uma pedra em uma lagoa. Novas ondas fazem com que as outras ondas mudem de fase. Apenas brincando esta manhã (no trabalho.), Queria ver como esses indicadores do ciclo reagiriam. Então, depois da notícia, comecei a assistir preços. Estou usando o 1M EURUSD porque minha conta é pequena (FXCM), mas os ciclos ainda parecem funcionar. A partir dessas imagens, o indicador VERMELHO é um composto da maior magnitude de 7 ciclos. As outras cores são os 4 melhores ciclos. Após a notícia, os preços atingem o pivô diário. Os ciclos compostos e individuais predisseram um movimento para baixo depois da Primavera de Enrolamento logo abaixo do pivô diário em torno de 1.4320. Os ciclos de luz verde e laranja estão topping out. O verde escuro e o aqua já estão no caminho para baixo. Então eu fiquei curto logo antes do intervalo de queda em 1.4312. Colocando meu dinheiro real na linha, fiz um bom risco de 45 pips para o dia. Qual o nome deste indicadorSend meus pedidos Isso é um excelente trabalho. Como conseguimos uma previsão de 1 bar Do que leio sobre o trabalho de Brian Millards, ele usará a previsão de uma barra e depois executará a FFT novamente, o que inclui a previsão. E ele continuará a fazer isso por tantos bares como desejado no futuro. Eu também vi em outros lugares que você pode fazer uma análise para avançar, como eu descrevi validar os ciclos da corrente e criar uma probabilidade de ajuste para os ciclos futuros. Gostaria de ser um programador tão bom quanto a minha mente imagina o que eu gostaria de realizar com a FFT. A tecnologia Wavelet me fascina. As ondas são uma parte integrante do universo, que, claro, inclui os mercados. Eu acho que não sei como usar todas as funções para o pacote FFTW. A matemática definitivamente me confunde. Eu sou um programador, mas os bancos de dados personalizados são minha especialidade, e não programas baseados em matemática. Eu gosto de programar EAs e indicadores. Tenho certeza de que vou continuar a analisar e criar uma estratégia comercial usando a FFT por muito tempo. Crodzilla: Eu também vi em outros lugares que você pode fazer uma análise para avançar, conforme descrevi validar os ciclos da corrente e criar uma probabilidade de ajuste para os ciclos futuros. Bem, não há nada realmente para saber sobre isso, você apenas espera que as ondas estejam em sua direção, uma vez que as ondas de seno oscilam em escala fixa entre 3 pontos, as ondas polifônicas são a harmonia do mercado, então quando você monta ondas polifônicas você Apenas espere que as ondas estejam em sua direção, você espera sua onda como todo mundo esperando por sua onda (sinal, gatilho ...), e se você realmente rastreando ciclos por alguns meses você já conhece o movimento das ondas e Eu quero dizer as formações de ondas, mas sim, eu concordo que as notícias às vezes aglutinam as ondas, mudando o comprimento, invertem a fase e tal. Mas isso é normal para um mercado em movimento. Eu gosto de trocar (couro cabeludo) o mercado com ciclos e com o conceito Rainbow em gráficos de 5min, o Rainbow está atuando como um analisador de espectrograma, a compressão ma é o nível SR dinâmico que o mercado produz de mover-se nas dimensões. Esses dias estou trabalhando para encontrar a velocidade do mercado, o que me dará uma leitura muito mais clara. Crodzilla: a tecnologia Wavelet me fascina. As ondas são uma parte integrante do universo, que, claro, inclui os mercados. Não apenas você . E eu concordo, não só que as ondas são parte integrante do universo, se você sabe ler essas ondas e quero dizer: comportamento das ondas no espaço-tempo, reflexões e muito mais. Você estará OK Aqui tudo deve ser instalado: Prasxz, ele não vai - nenhum arquivo Windows DLL Faça parte do download MetaTrader 5 Copyright 2000-2017, MQL5 Ltd.