Analisi di Fourier

Cos’è l’analisi di Fourier?

L’analisi di Fourier è un tipo di analisi matematica che tenta di identificare modelli o cicli in un insieme di dati di serie temporali che è già stato normalizzato. In particolare, cerca di semplificare i dati complessi o rumorosi scomponendoli in una serie di funzioni trigonometriche o esponenziali, come le onde sinusoidali. Ciascuna di queste onde sinusoidali avrebbe una lunghezza del ciclo, un’ampiezza e una relazione di fase specifiche con le altre onde sinusoidali, che potrebbero quindi essere sommate per ricostruire i dati osservati.

Identificando e rimuovendo prima qualsiasi effetto di tendenze spurie o altri fattori complicanti dal set di dati, gli effetti dei cicli o dei modelli periodici possono essere identificati in modo più accurato, lasciando all’analista una stima migliore della direzione che prenderanno i dati in analisi il futuro.

Punti chiave

• L’analisi di Fourier è una tecnica matematica che scompone i dati di serie temporali complesse in componenti che sono funzioni trigonometriche più semplici.
• L’idea è quella di essere in grado di rimuovere rumore o fattori di confusione dal set di dati al fine di identificare modelli o tendenze reali.
• L’analisi di Fourier è stata applicata alla compravendita di azioni, ma la ricerca che esamina la tecnica ha trovato poche o nessuna prova che sia utile nella pratica.

Comprensione dell’analisi di Fourier

Prende il nome dal matematico e fisico francese del diciannovesimo secolo Jean Baptiste Joseph Fourier (1768-1830), l’analisi di Fourier può sembrare complessa, ma in realtà ha un buon senso. Essenzialmente teorizza che i dati di serie temporali complicate possono essere interpretati come la somma di funzioni più semplici come quelle descritte dalla trigonometria.

Numerosi studi hanno esplorato l’analisi di Fourier per il valore pratico nella previsione del prezzo del mercato azionario. Poiché l’analisi di Fourier cerca di scomporre le forme d’onda ripetitive in componenti armoniche e il mercato azionario non si muove in modo ben definito e ripetitivo, i risultati sono misti, come lo sono la maggior parte delle strategie simili.

I metodi di analisi di Fourier sono spesso implementati nel trading algoritmico comestrumento di analisi tecnica per prevedere la direzione e le tendenze del mercato. Una recente ricerca che ha cercato di esaminare con forza l’utilità dell’analisi di Fourier nella previsione dei prezzi delle azioni ha, tuttavia, dimostrato che il metodo è un fallimento.

Esempio concettuale

Ad esempio, supponiamo che un’azienda manifatturiera desideri sapere in quale fase del suo ciclo dei prezzi si trova la sua principale materia prima. Poiché l’inflazione aumenterebbe costantemente il prezzo in dollari della merce nel tempo, un analista rimuoverebbe gli effetti dell’inflazione dal valore storico della merce. prima i prezzi.

L’inflazione viene tipicamente mantenuta tra tassi specificati e se l’inflazione raggiunge o supera un limite prestabilito, i tassi di interesse verranno adeguati dai banchieri centrali per aumentare o diminuire l’inflazione in modo che venga portata entro un intervallo obiettivo. Pertanto, quando il tasso di inflazione aumenta, diminuisce o rimane lo stesso, i tassi di interesse oscilleranno su e giù per controllare un tasso di inflazione indesiderato.

Se il nostro analista ritiene quindi che i tassi di inflazione siano ciclici, può sottrarre un’onda sinusoidale che corrisponde al ciclo di inflazione dalle serie temporali. Una volta che l’inflazione è stata controllata, l’analista avrebbe quindi un quadro molto più accurato dei cicli dei prezzi reali sperimentati dalla merce.