Адаптивный метод - Преобразование Фурье
Первоначально преобразования Фурье разрабатывались как метод научного исследования повторяющихся явлений, таких как вибра ция струн музыкальных инструментов или крыла самолета в поле те. В качестве инструмента технического анализа преобразования Фурье применяются для выявления циклических закономерностей в движении цен.Подробное объяснение анализа Фурье выходит за рамки настоящей книги. Дополнительные сведения по данному вопросу можно найти в следующих номерах журнала Technical Analysis of Stocks and Commodities: т. 1, № 2,4 и 7; т. 2, № 4; т. 3, № 2 и 7 (Understanding Cycles); т.4, № 6; т. 5, № 3 (In Search of the Cause of Cycles) и 5 (Cycles and Chart Patterns); т. 6, № 11 (Cycles).
Общая теория анализа Фурье называется спектральным анализом. Мы рассмотрим лишь так называемое быстрое преобразование Фурье (Fast Fourier Transform ("FFT")). FFT — это сокращенная процедура расчета, ко торая выполняется в считанные минуты. FFT не учитывает фазовые со отношения, а рассматривает только периоды циклов и их амплитуды.
FFT позволяет выявлять доминирующий цикл (циклы) в числовом ряду данных (напр., значений индикатора или цен).
Концепция FFT основана на том, что любой конечный, упорядоченный во времени набор данных можно приближенно представить в виде на бора синусоидальных волн. Каждая синусоидальная волна имеет опре деленный период, амплитуду и фазовые соотношения с другими синусоидальными волнами.
Использование FFT для анализа цен осложняется тем, что этот метод разрабатывался применительно к ненаправленным, периодическим данным. Движение же цен часто носит направленный характер, но это препятствие можно устранить путем снятия направленности (detrending) с помощью, например, линии тренда линейной регрессии или скользящего среднего. Кроме того, ценовые данные не являются строго периодическими, поскольку торги не проводятся в выходные и некоторые праздничные дни. Чтобы учесть и это обстоятельство, це новые данные обрабатываются с помощью сглаживающей функции, называемой «прессующим окном» (hamming window).
Выше уже говорилось, что полное рассмотрение анализа FFT выходит за рамки настоящей книги. Поэтому ограничимся рассмотрением «го тового» варианта индикатора быстрого преобразования Фурье (Fast Fourier Transforms FFT) из компьютерной программы MetaStock. Индикатор определяет длительность трех доминирующих циклов и относительную силу каждого из них.
На следующем рисунке представлен готовый индикатор FFT курса акций US Steel. Из графика индикатора видно, что доминирующие циклы в динамике курса акций из US Steel имеют длительность 205, 39 и 27 торговых дней.
Готовый индикатор FFT всегда показывает наиболее значимый цикл (в данном случае 205 дней) слева, а наименее значимый (27 дней в данном примере) — справа. Длительность каждого цикла определяется численным значением индикатора (шкалы на оси У по обе им сторонам графика).
Чем дольше индикатор сохраняет определенное значение, тем более вы ражен соответствующий цикл в рассматриваемом наборе данных. Например, на приведенном выше графике 205дневный цикл в пять раз сильнее 39дневного, поскольку индикатор находился на уровне 205 намного дольше (205 приблизительно в пять раз больше, чем 39, но это просто совпадение).
Зная период доминирующего цикла, можно использовать его в каче стве параметра для других индикаторов. Например, если ценная бума га имеет 35дневный цикл, можно построить для ее анализа 35дневное скользящее среднее или 35дневный RSI.
Информатика и технология программирования тут
