傅立叶分析

##什么是傅里叶分析？

傅里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嘈杂的数据分解为一系列三角函数或指数函数来简化复杂或嘈杂的数据，例如正弦波。这些正弦波中的每一个都将具有特定的周期长度、幅度和与其他正弦波的相位关系，然后可以将它们加回一起以重建观察到的数据。

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，让分析师更好地估计分析数据将采用的方向未来。

了解傅里叶分析

以 19 世纪法国数学家和物理学家让·巴蒂斯特·约瑟夫·傅里叶 (Jean Baptiste Joseph Fourier，1768-1830) 的名字命名，傅里叶分析听起来可能很复杂，但实际上很有意义。从本质上讲，它理论上认为复杂的时间序列数据可以解释为更简单的总和函数，例如由三角函数描述的函数。

许多研究探索了傅立叶分析在预测股票市场价格中的实用价值。由于傅立叶分析试图将重复波形分解为谐波分量，而股票市场并没有以明确和重复的方式移动，因此结果参差不齐，就像大多数类似的策略一样。

算法交易中经常被用作预测市场方向和趋势的技术分析工具。然而，最近试图大力检验傅立叶分析在预测股票价格方面的有用性的研究表明，这种方法是失败的。

概念示例

例如，假设一家制造公司想知道其主要原材料处于其价格周期的哪个阶段。由于通货膨胀会随着时间的推移不断提高商品的美元价格，分析师会从商品的历史价格中消除通货膨胀的影响。价格第一。

通货膨胀通常维持在指定的利率之间，如果通货膨胀达到或超过预先设定的限制，中央银行将调整利率以增加或减少通货膨胀，从而将其控制在目标范围内。因此，随着通货膨胀率的增加、减少或保持不变，利率将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货膨胀率是周期性的，他们可以从时间序列中减去与通货膨胀周期相匹配的正弦波。一旦通货膨胀得到控制，分析师就可以更准确地了解商品所经历的真实价格周期。

＃＃强调

这个想法是能够从数据集中消除噪音或混杂因素，以识别真实的模式或趋势。
傅立叶分析已应用于股票交易，但研究该技术的研究发现几乎没有证据表明它在实践中有用。
傅里叶分析是一种数学技术，可将复杂的时间序列数据分解为更简单的三角函数。