Analiza Fouriera
Co to jest analiza Fouriera?
Analiza Fouriera to rodzaj analizy matematycznej, która próbuje zidentyfikować wzorce lub cykle w zestawie danych szeregów czasowych, który został już znormalizowany. W szczególności stara się uprościć złożone lub zaszumione dane, rozkładając je na szereg funkcji trygonometrycznych lub wykładniczych, takich jak fale sinusoidalne. Każda z tych fal sinusoidalnych miałaby określoną długość cyklu, amplitudę i zależność fazową z innymi falami sinusoidalnymi, które następnie można by zsumować, aby zrekonstruować zaobserwowane dane.
Poprzez najpierw identyfikację i usunięcie wszelkich skutków fałszywych trendów lub innych komplikujących czynników ze zbioru danych, można dokładniej zidentyfikować skutki okresowych cykli lub wzorców, pozostawiając analitykowi lepsze oszacowanie kierunku, w jakim przyjdą analizowane dane. przyszłość.
Kluczowe wnioski
- Analiza Fouriera jest techniką matematyczną, która rozkłada złożone dane szeregów czasowych na składniki, które są prostszymi funkcjami trygonometrycznymi.
- Chodzi o to, aby móc usunąć szum lub zakłócające czynniki ze zbioru danych w celu zidentyfikowania prawdziwych wzorców lub trendów.
- Analiza Fouriera została zastosowana do obrotu akcjami, ale badania badające tę technikę nie wykazały żadnych dowodów na jej przydatność w praktyce.
Zrozumienie analizy Fouriera
Nazwana na cześć dziewiętnastowiecznego francuskiego matematyka i fizyka Jeana Baptiste’a Josepha Fouriera (1768-1830), analiza Fouriera może wydawać się skomplikowana, ale w rzeczywistości ma sens. Zasadniczo wysuwa teorię, że skomplikowane dane szeregów czasowych można interpretować jako sumę prostszych funkcji, takich jak te opisane przez trygonometrię.
W wielu badaniach analizowano analizę Fouriera pod kątem praktycznej wartości prognozowania ceny giełdowej. Ponieważ analiza Fouriera ma na celu rozbicie powtarzalnych przebiegów na składowe harmoniczne, a giełda nie porusza się w dobrze zdefiniowany i powtarzalny sposób, wyniki są mieszane, jak większość podobnych strategii.
Metody analizy Fouriera są często wdrażane w handlu algorytmicznym jakonarzędzie analizy technicznej do prognozowania kierunku i trendów rynkowych. Niedawne badania, które miały na celu energiczne zbadanie przydatności analizy Fouriera w przewidywaniu cen akcji, wykazały jednak, że metoda ta zawiodła.
Przykład koncepcyjny
Na przykład, załóżmy, że firma produkcyjna chciała wiedzieć, na jakim etapie cyklu cenowego znajduje się jej główny surowiec. Ponieważ inflacja będzie stale zwiększać dolarową cenę towaru w czasie, analityk usunie skutki inflacji z historycznego ceny najpierw.
Inflacja jest zwykle utrzymywana pomiędzy określonymi stopami, a jeśli inflacja osiągnie lub przekroczy ustalony limit, banki centralne dostosują stopy procentowe, aby zwiększyć lub zmniejszyć inflację, tak aby mieściła się w docelowym przedziale. Tak więc, gdy stopa inflacji rośnie, spada lub pozostaje taka sama, stopy procentowe będą oscylować w górę iw dół, aby kontrolować niepożądaną stopę inflacji.
Jeśli zatem nasz analityk uważa, że stopy inflacji są cykliczne, może odjąć od szeregu czasowego falę sinusoidalną odpowiadającą cyklowi inflacji. Po opanowaniu inflacji analityk miałby wtedy znacznie dokładniejszy obraz prawdziwych cykli cenowych, których doświadcza towar.