Fft forex indicator

Analisis Fourier Bergabung Juni 2005 Status: Anggota 24 Kiriman Setiap fisikawan eksperimental akan memberi tahu Anda bahwa alat nomor satu untuk menganalisis sinyal listrik adalah Fast Fourier Transform (FFT). Bagi Anda yang tidak terbiasa dengan konsep ini, FFT dapat mengambil sinyal dalam domain waktu, dan memecahnya menjadi domain frekuensi. Karena sinyal listrik sangat mirip dengan data harga (mereka berosilasi dan sangat penuh dengan kebisingan), saya bertanya-tanya apakah ada yang pernah mencoba menganalisis data harga menggunakan Fourier Analysis. Pada topik yang terpisah, ada juga banyak teknik peredam kebisingan dalam fisika eksperimental, seperti dithering, dan menambahkan white noise ke sebuah sinyal (dalam hal ini, pergerakan harga). Apakah ada yang mencoba salah satu teknik ini Bergabung Jan 2005 Status: Happy Forum Member 1.152 Post The Fourier Transform analysis hanya bisa diterapkan pada fungsi periodik. Fungsi peridic didefinisikan sebagai fungsi yang berulang setiap periode waktu tertentu. Hal ini tentu saja tidak berlaku untuk tindakan harga instrumen keuangan yang diketahui, hanya karena tindakan harga tidak berulang sama selama periode waktu tertentu. Jadi, dari sudut pandang theoritis, Fourier Transform tidak dapat digunakan untuk menganalisis aksi harga mata uang atau instrumen keuangan lainnya. Namun, saya percaya bahwa hal itu dapat dikelola untuk menerapkan analisis transformasi Fourier namun pada tindakan harga. Mari saya jelaskan sedikit ini. Jika tindakan harga dari pasangan mata uang tertentu dipertimbangkan, maka harus ditebang di mana setiap potongan harus dibatasi dalam batas yang diketahui. Misalnya, memotong aksi harga EURUSD selama 2 hari berdasarkan grafik 1 jam asalkan harga selama 2 hari ini berosilasi antara 1.1900 dan 1.2000 misalnya. Kemudian menerapkan rata-rata pergerakan smoothing untuk data yang diekstraksi, dan kemudian mendapatkan fungsi waktu rata-rata bergerak, dan setelah semua menerapkan Transformasi Fourier untuk fungsi waktu rata-rata bergerak. Langkah dari moving average itu penting, karena akan sangat sulit untuk mendapatkan fungsi waktu dari harga data itu sendiri. Hal itu bisa dilakukan dengan menggunakan curve fitting, namun sangat menyulitkan dan memakan waktu. Saya bahkan tidak tahu apakah ada software di luar sana yang melakukan pemasangan pas untuk data yang dimasukkan atau tidak. Bila Anda menerapkan Fourier Transform, Anda akan mendapatkan fungsi waktu lain yang hanya terdiri dari Sines andor Cosines. Fungsi ini akan berisi jumlah tak terbatas istilah. Istilah pertama disebut komponen fundamental, dan yang lainnya disebut harmonisa. Itulah fungsi Fourier Transform yang dipanggil saat menganalisis Alternating Electric Current atau bentuk gelombang anyother lainnya. Komponen dasarnya biasanya merupakan komponen yang paling efektif, dengan komponen ke-3, ke 5, komponen ke 7 dipertimbangkan. Biasanya, semua harmonisa orde tinggi terbengkalai karena efek minimalnya. Tentu saja, saya tidak tahu apa yang akan menjadi analisis dari aksi harga mata uang yang akan dihasilkan. Sekarang pertanyaan sebenarnya adalah: Bagaimana ini bisa memperbaiki trading dan spekulasi Jika Anda menganalisis data terbaru, ini bisa menjadi alat yang sangat berguna. Untuk memproyeksikan target harga sekaligus menentukan tren pasar. Cukup masukkan waktu masa depan yang dipersyaratkan dalam fungsi Fourier time, hitung komponen fundamental, ke-3, ke 5 dan ke 7, dan Anda mendapatkan harga. Harga ini relatif terhadap apa yang harganya sekarang akan memberi ide tentang pergerakan pasar selanjutnya. Mengapa wont ini bekerja seperti yang diharapkan 1 - Saya tidak percaya bahwa ini akan berhasil seperti yang diharapkan, hanya karena pasangan tidak bergerak dalam siklus yang sama sekali identik. Penyimpangan ini akan menghasilkan kesalahan dalam proyeksi Fourier Transform. 2- Pasar sedang tren selama 60-70 saat itu. Periode tren ini tidak dapat dianalisis dengan menggunakan Fourier Transform Analysis. 3- The Fourier Transofrm diciptakan untuk menganalisis perilaku gelombang, sinyal listrik dan arus listrik. Fenomena ini benar-benar alami dan bergerak tanpa emosi apapun. Di sisi lain, mata uang dan pasar keuangan dipengaruhi oleh banyak hal, dan emosi mendorong pasar kadang-kadang, jadi tidak ada formula pasti untuk pasar, itulah sebabnya sistem perdagangan yang dulu bekerja di masa lalu tidak berjalan Ke depan, karena orang berubah, tapi ombak dan listrik tidak mengubah sikap mereka karena mereka tidak menyukai cara hidup mereka misalnya, atau karena serangan teroris. Setiap ahli fisika eksperimental akan memberi tahu Anda bahwa alat nomor satu untuk menganalisis sinyal listrik adalah Fast Fourier Transform (FFT). Bagi Anda yang tidak terbiasa dengan konsep ini, FFT dapat mengambil sinyal dalam domain waktu, dan memecahnya menjadi domain frekuensi. Karena sinyal listrik sangat mirip dengan data harga (mereka berosilasi dan sangat penuh dengan kebisingan), saya bertanya-tanya apakah ada yang pernah mencoba menganalisis data harga menggunakan Fourier Analysis. Pada topik yang terpisah, ada juga banyak teknik peredam kebisingan dalam fisika eksperimental, seperti dithering, dan menambahkan white noise ke sebuah sinyal (dalam hal ini, pergerakan harga). Apakah ada yang mencoba salah satu dari teknik ini Mark Jurik telah membawa latar belakang pemrosesan sinyal yang substansial dari karir militernya yang mengembangkan algoritma pelacakan rudal dan teknik penyaringan kebisingan lainnya untuk memproses data masa proreek untuk pasar keuangan. Dia saat ini membangun algoritma penghalusan terbaik yang pernah saya lihat di industri keuangan. Padahal sebagian besar indikator lag semakin Anda menambahkan karakteristik smoothing Juriks dont mengalami masalah yang sama. Cukup pintar banget dan kamu tidak perlu menghabiskan banyak waktumu untuk menemukan kembali kemudi. Dia juga merujuk beberapa tokoh penting lainnya seperti Kauffman. Juga Ehlers menerapkan banyak teknik pemrosesan suara yang digunakan untuk menyaring suara dalam amplifier ke karyanya dan menggunakan banyak jargon pemrosesan suara sebagai metafora untuk menyaring kebisingan pasar. Terima kasih Narafa untuk penjelasan luas tentang FFT. Itu adalah penjelasan yang jauh lebih menyeluruh daripada yang saya buktikan. Ini sebenarnya terlalu sulit untuk menulis sebuah algoritma untuk melakukan FFT pada kumpulan data (saya yakin itulah inti dari bagian quotfastquot FFT). Sebenarnya, microsoft excel sudah memiliki FFT funtion yang dibangun ke dalam toolpack analisisnya. Dan Mathematica dan Matlab bisa melakukan FFTs juga. Jadi, satu-satunya bagian intensif waktu ini adalah memasukkan data ke dalam spreadsheet atau teks teks dari beberapa jenis. Bagaimanapun, Anda mungkin benar. Melakukan FFT pada data harga mungkin tidak menghasilkan harmonisa yang kuat. Data harga mungkin tidak repetative seperti yang saya kira. Tapi, saya masih berpikir saya bisa mencobanya untuk melihat apakah memang ada sesuatu yang menarik. Benang ini sudah cukup tua, tapi menurut saya harganya layak dibawa kembali. Secara khusus, saya bertanya-tanya apakah ada yang mencoba melakukan analisis spektral realtime di pasar. Jika Anda tidak tahu apa yang saya maksud, gambarlah FFT real-time yang diterapkan pada suara: Warna (hitam-gtpurple-gtblue-gtgreen-gtred) menyiratkan kekuatan setiap komponen frekuensi selama jendela contoh yang diberikan. Siapa pun yang mencoba ini Jika tidak, mungkin menarik untuk dicoba pada data tick. Mungkin pasar menyulut catatan tertentu sebelum kemungkinan untuk membalikkan. Ekstrak Fourier Transform - Cycle Extraction Ive menjalankan indikator siklus FFT ini dalam beberapa minggu terakhir. Hal ini sangat menarik untuk sedikitnya. Saya ingin tahu apakah ada orang lain yang memiliki pengalaman dengan jenis analisis siklus ini. Saya kenal dengan Hurst, Clyde Lee, dan Brian Millard. Pekerjaan Brian Millards adalah yang terbaik yang pernah saya lihat. Lihat halaman ini jika Anda belum melihat karyanya: Brian Millard Satu-satunya adalah saya tidak yakin dengan penggunaan indikator ini dengan benar. Saya telah melihat bagaimana siklus ini bekerja selama berminggu-minggu. Kadang-kadang mereka spot-on, lain kali mereka tidak sinkron. Dan, saya pikir mereka tidak sinkron karena berita yang menyebabkan pergeseran besar dalam prospek mata uang. Seperti melempar batu ke kolam. Gelombang baru menyebabkan gelombang lainnya berubah fasa. Hanya bermain-main pagi ini (di tempat kerja.), Saya ingin melihat bagaimana indikator siklus ini akan bereaksi. Jadi, setelah beritanya, saya mulai menonton harga. Saya menggunakan EURUSD 1M karena akun saya kecil (FXCM), namun siklusnya tetap berfungsi. Dari gambar-gambar ini, indikator RED adalah gabungan dari 7 siklus tertinggi. Warna lainnya adalah 4 siklus teratas. Setelah berita, harga turun di pivot harian. Siklus komposit dan individu meramalkan pergerakan turun setelah musim semi Winding tepat di bawah pivot harian di sekitar 1.4320. Siklus hijau dan oranye terang di bagian atas. Hijau gelap dan aqua sudah dalam perjalanan turun. Jadi saya sempat sesaat sesaat sebelum turun di 1.4312. Menempatkan uang sungguhan saya di telepon, saya menghasilkan risiko rendah yang bagus 45 pips untuk hari itu. Ya, saya pikir Anda memiliki indikator yang sama dengan saya. Itu adalah template default. Saya telah menambahkan indikator breakout volatilitas channel (panah biru dan merah) untuk membantu timing (mindhero). Tampaknya dengan mengambil sinyal dengan arah komposit akan menguntungkan kita. Ya, itu menghitung ulang ombak di setiap bar. Tapi menurut saya di forex, Anda harus berdasarkan arus konstan berita yang mempengaruhi harga. Jika kita melakukan perdagangan saham, berita tidak secepat mondar-mandir, dan prediksi turunan mungkin terjadi dengan baik ke masa depan (90 akurat sampai 100 hari - per Millard). Itulah sebabnya saya menemukan diri saya melekat pada kerangka waktu yang lebih rendah, di mana siklusnya terbentuk dan cepat diserap oleh berita tersebut. Saya sudah mencoba membaca tentang FFT. Matematikanya jauh di atas kepalaku. Saya suka SSA juga (harga di atas untuk saya). Ini memiliki mode prediksi yang saya suka, untuk memperkirakan siklus ke masa depan. Saya akan mencoba melakukan hal yang sama dengan indikator ini, tapi hanya bisa melakukannya dengan ombak. Saya mencoba menciptakan kembali komposit dengan menambahkan siklus individu (harus bekerja secara teori), tapi tidak berhasil melakukannya. Rutin FFT melakukan sesuatu yang ekstra dalam menghitung komposit yang tidak saya ketahui. Jika saya bisa memperkirakan secara tepat ke masa depan setidaknya akan memproyeksikan kerangka waktu di mana titik balik seharusnya terjadi, akan menjadi ekstasi. Tapi saat ini, dengan menambahkan beberapa trendlines dan dengan menggunakan sedikit pengenalan pola, saya rasa punya sesuatu. Crodzilla: Saya telah melewati indikator siklus FFT ini dalam beberapa minggu terakhir. Hal ini sangat menarik untuk sedikitnya. Saya ingin tahu apakah ada orang lain yang memiliki pengalaman dengan jenis analisis siklus ini. Saya kenal dengan Hurst, Clyde Lee, dan Brian Millard. Pekerjaan Brian Millards adalah yang terbaik yang pernah saya lihat. Lihat halaman ini jika Anda belum melihat karyanya: Brian Millard Satu-satunya adalah saya tidak yakin dengan penggunaan indikator ini dengan benar. Saya telah melihat bagaimana siklus ini bekerja selama berminggu-minggu. Kadang-kadang mereka spot-on, lain kali mereka tidak sinkron. Dan, saya pikir mereka tidak sinkron karena berita yang menyebabkan pergeseran besar dalam prospek mata uang. Seperti melempar batu ke kolam. Gelombang baru menyebabkan gelombang lainnya berubah fasa. Hanya bermain-main pagi ini (di tempat kerja.), Saya ingin melihat bagaimana indikator siklus ini akan bereaksi. Jadi, setelah beritanya, saya mulai menonton harga. Saya menggunakan EURUSD 1M karena akun saya kecil (FXCM), namun siklusnya tetap berfungsi. Dari gambar-gambar ini, indikator RED adalah gabungan dari 7 siklus tertinggi. Warna lainnya adalah 4 siklus teratas. Setelah berita, harga turun di pivot harian. Siklus komposit dan individu meramalkan pergerakan turun setelah musim semi Winding tepat di bawah pivot harian di sekitar 1.4320. Siklus hijau dan oranye terang di bagian atas. Hijau gelap dan aqua sudah dalam perjalanan turun. Jadi saya sempat sesaat sesaat sebelum turun di 1.4312. Menempatkan uang sungguhan saya di telepon, saya menghasilkan risiko rendah yang bagus 45 pips untuk hari itu. Apa nama indikator iniKirimkan permohonan saya Itu adalah karya besar. Bagaimana kita mendapatkan perkiraan 1 bar Dari apa yang saya baca dari Brian Millards bekerja, dia akan menggunakan ramalan satu bar lalu menjalankan FFT lagi yang mencakup perkiraan. Dan dia akan terus melakukan itu untuk sebanyak bar yang diinginkan ke masa depan. Saya juga melihat di tempat lain bahwa Anda dapat melakukan analisis berjalan di saat saya mendeskripsikan siklus arus dan menghasilkan probabilitas untuk siklus masa depan. Saya berharap saya sebaik programmer karena pikiran saya membayangkan apa yang ingin saya capai dengan FFT. Teknologi Wavelet mempesona saya. Gelombang merupakan bagian integral dari alam semesta, yang tentu saja termasuk pasar. Kurasa aku tidak tahu bagaimana menggunakan semua fungsi untuk paket FFTW. Matematika pasti membuatku bingung. Saya seorang programmer, tapi database kustom adalah keahlian saya, bukan program berbasis matematika. Saya suka memprogram EAs dan indikatornya. Saya yakin saya akan terus menganalisa dan menghasilkan strategi trading dengan menggunakan FFT untuk waktu yang lama. Crodzilla: Saya juga melihat di tempat lain bahwa Anda dapat melakukan analisis berjalan di depan saat saya mendeskripsikan siklus arus dan menghasilkan probabilitas untuk siklus masa depan. Nah, tidak ada yang benar-benar mengetahuinya, Anda hanya menunggu ombak berada di arah Anda, karena gelombang sinus berosilasi dalam skala tetap antara 3 poin, gelombang polifonik adalah harmoni pasar sehingga ketika Anda mengendarai gelombang polifonik Anda Tunggu saja ombaknya sampai ke arah Anda, Anda menunggu ombak Anda seperti orang lain menunggu gelombangnya (sinyal, pemicu ..), dan jika Anda benar-benar melacak siklus selama beberapa bulan Anda sudah tahu pergerakan ombak, dan Maksud saya formasi ombak, tapi iya, saya setuju bahwa berita terkadang mengacaukan ombak, mengubah panjang, membalikkan fase dan semacamnya. Tapi itu normal untuk pasar yang bergerak. Saya suka perdagangan (kulit kepala) pasar dengan siklus dan dengan konsep Rainbow pada grafik 5 menit, Rainbow bertindak seperti penganalisis spektogram, kompresi ma adalah tingkat SR dinamis yang dihasilkan pasar dari bergerak dalam dimensi. Pada hari-hari itu saya berusaha menemukan kecepatan pasar yang akan memberi saya bacaan yang jauh lebih jelas. Crodzilla: teknologi Wavelet mempesona saya. Gelombang merupakan bagian integral dari alam semesta, yang tentu saja termasuk pasar. Bukan hanya kamu . Dan saya setuju, tidak hanya ombak itu adalah bagian integral dari alam semesta, jika Anda tahu bagaimana membaca ombak itu dan maksud saya: perilaku gelombang di ruang waktu, refleksi dan banyak lagi. Anda akan baik-baik saja Di sini semuanya harus diinstal: Prasxz, it doesnt go - no windows dll file Bergabunglah dengan kami MetaTrader 5 Copyright 2000-2016, MQL5 Ltd. Im seorang komposer ex animator2D dan saya biasa menggunakan filter suara yang disebut Fast Fourier Transform. Ini melakukan pekerjaan yang sangat baik dengan cepat denoising gambar. Saya bertanya-tanya apakah ada di antara kalian yang menulis atau mengetahui indikator Fast Fourier Transform yang bisa membantu menyetrika seperti apa adanya, rentang pasar yang ceroboh. Saat ini saya sedang meneliti web untuk melihat apakah saya dapat menemukan algoritme pemrograman yang bertentangan dengan versi notasi matematis karena saya tidak dapat memahami notasi matematika. Lalu aku mencoba menulisnya. Tapi jika sudah satu mengambang di mana saja maka itu akan menjadi langkah maju yang besar. Facebook Twitter YouTube FFT tidak berguna untuk trading karena tidak menangani non-stasioner timeseries dengan baik. Beberapa varian windowed seperti Goertzel DFT, Gabor transform atau STFT agak berguna namun mereka mengalami masalah aliasing. MESA juga menderita masalah serupa. Hasil yang lebih baik dapat dicapai dengan wavelet (MODWT) atau SSA, tapi bagaimanapun saya tidak berpikir Anda akan menjadi sangat jauh tanpa memahami matematika. Facebook Twitter YouTube Semua waktu GMT -6. Waktu saat ini adalah 09:22. Perdagangan berjangka, perdagangan mata uang asing dan opsi mengandung risiko substansial dan tidak untuk setiap investor. Seorang investor berpotensi kehilangan semua atau lebih dari investasi awal. Modal berisiko adalah uang yang bisa hilang tanpa membahayakan keamanan finansial atau gaya hidup. Hanya modal risiko yang harus digunakan untuk trading dan hanya mereka yang memiliki modal risiko yang cukup harus mempertimbangkan trading. Kinerja masa lalu tidak selalu menunjukkan hasil di masa depan. Lihat Pengungkapan Risiko Penuh. Aturan CFTC 4.41 - Hasil kinerja hipotetis atau simulasi memiliki batasan tertentu, tidak seperti catatan kinerja aktual, hasil simulasi tidak mewakili perdagangan sebenarnya. Juga, karena perdagangan belum dieksekusi, hasilnya mungkin kurang bayar untuk mengimbangi dampaknya, jika ada, faktor pasar tertentu, seperti kurangnya likuiditas. Simulasi program perdagangan pada umumnya juga tunduk pada kenyataan bahwa mereka dirancang dengan keuntungan dari belakang. Tidak ada perwakilan yang dibuat bahwa akun mana pun akan atau kemungkinan akan mencapai keuntungan atau kerugian yang serupa dengan yang ditunjukkan. Website ini di-host dan dioperasikan oleh NinjaTrader, LLC (NT), sebuah perusahaan pengembangan perangkat lunak yang memiliki dan mendukung semua teknologi proprietary yang berkaitan dengan dan termasuk platform perdagangan NinjaTrader. NT adalah perusahaan terafiliasi dengan NinjaTrader Brokerage (NTB), yang merupakan broker pengenalan NFA terdaftar (NFA 0339976) yang memberikan layanan perantara kepada pedagang berjangka dan produk valuta asing. Website ini ditujukan untuk tujuan pendidikan dan informasi saja dan tidak boleh dipandang sebagai ajakan atau rekomendasi dari setiap strategi produk, layanan atau perdagangan. Tidak ada penawaran atau permintaan untuk membeli atau menjual sekuritas, efek derivatif atau produk berjangka apapun, atau saran atau rekomendasi perdagangan atau investasi apa pun, dibuat, diberikan, atau dengan cara apa pun yang didukung oleh afiliasi NT dan informasi yang dibuat. Tersedia di situs Web ini bukan tawaran atau ajakan apapun. Pertanyaan spesifik yang terkait dengan akun broker harus segera dikirim ke broker Anda. Isi dan pendapat yang diungkapkan di situs ini adalah pendapat penulis dan tidak mencerminkan kebijakan atau posisi resmi dari NT atau afiliasinya. Vendor beserta situs web, produk dan layanan mereka, yang secara kolektif disebut sebagai (Vendor Content), adalah orang atau perusahaan independen yang sama sekali tidak berafiliasi dengan NT atau jika afiliasinya. NT atau afiliasinya tidak bertanggung jawab atas, tidak menyetujui, merekomendasikan atau mendukung Konten Vendor yang dirujuk di situs web ini dan tanggung jawab Anda untuk mengevaluasi Konten Vendor. Perlu diketahui bahwa informasi kinerja yang diberikan oleh vendor harus dipertimbangkan secara hipotetis dan harus mengandung pengungkapan yang dipersyaratkan oleh Peraturan NFA 2-29 (c). Jika Anda tertarik untuk mempelajari lebih lanjut, atau menyelidiki kualitas, Materi Vendor apa pun, Anda harus menghubungi vendor, penyedia, atau penjual Konten Vendor tersebut. Tidak ada orang yang dipekerjakan oleh, atau terkait dengan, NT atau afiliasinya yang diberi wewenang untuk memberikan informasi apapun tentang Materi Vendor tersebut. Kunjungi sumber daya CFTC untuk pendidikan mengenai industri dan tanda-tanda kecurangan.