傅里叶分析

傅立叶分析是一种数学分析，它试图识别已经标准化的时间序列数据集中的模式或周期。特别是，它试图通过将复杂或有噪声的数据分解为一系列三角函数或指数函数（如正弦波）来简化数据。这些正弦波中的每一个都与其他正弦波有一个特定的周期长度、振幅和相位关系，然后这些正弦波可以加在一起重建观测数据。...

什么是傅里叶分析(fourier ****ysis)？

傅立叶分析是一种数学分析，它试图识别已经标准化的时间序列数据集中的模式或周期。特别是，它试图通过将复杂或有噪声的数据分解为一系列三角函数或指数函数（如正弦波）来简化数据。这些正弦波中的每一个都与其他正弦波有一个特定的周期长度、振幅和相位关系，然后这些正弦波可以加在一起重建观测数据。

通过首先从数据集中识别和消除虚假趋势或其他复杂因素的任何影响，可以更准确地识别周期性周期或模式的影响，使分析师能够更好地估计所分析的数据在未来的发展方向。

关键要点

傅立叶分析是一种数学技术，它将复杂的时间序列数据分解成简单的三角函数。
这样做的目的是能够从数据集中去除噪声或混杂因素，以便识别真实的模式或趋势。
傅立叶分析已被应用于股票交易，但研究表明，几乎没有证据表明它在实践中是有用的。

理解傅立叶分析

傅立叶分析以19世纪法国数学家、物理学家让-巴蒂斯特-约瑟夫-傅立叶（Jean-Baptiste-Joseph-Fourier，1768-1830）的名字命名，听起来可能很复杂，但实际上很有意义。从本质上讲，它的理论，复杂的时间序列数据可以解释为简单的函数，如三角描述的总和。

许多研究探讨了傅立叶分析在股票市场价格预测中的实用价值。因为傅立叶分析试图将重复的波形分解成谐波分量，而股票市场并没有以一种明确的、重复的方式运行，结果是混合的，就像大多数类似的策略一样。

傅立叶分析方法作为预测市场方向和趋势的技术分析工具，经常在算法交易中使用。然而，最近的一项研究表明，傅立叶分析在预测股票价格方面的有效性是失败的。

Jean Baptiste Joseph Fourier (1768 - 1830)

概念示例

例如，假设一家**公司想知道其主要原材料的价格周期处于哪个阶段。由于通货膨胀会随着时间的推移不断增加商品的美元价格，分析师会首先从商品的历史价格中消除通货膨胀的影响。

通胀率通常维持在规定的利率之间，如果通胀率达到或超过预设的上限，央行将调整利率，以增加或减少通胀，使其处于目标范围内。因此，当通货膨胀率上升、下降或保持不变时，利率会上下波动以控制不希望的通货膨胀率。

如果我们的分析师因此认为通胀率是周期性的，他们可以从时间序列中减去一个与通胀周期相匹配的正弦波。一旦通胀得到控制，分析师就会对大宗商品经历的真实价格周期有一个更准确的描述。

发表于 2021-06-13 22:04
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分类：商业金融

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