Análisis de Fourier
¿Qué es el análisis de Fourier?
El análisis de Fourier es un tipo de análisis matemático que intenta identificar patrones o ciclos en un conjunto de datos de series de tiempo que ya se ha normalizado. En particular, busca simplificar los datos complejos o ruidosos descomponiéndolos en una serie de funciones trigonométricas o exponenciales, como las ondas sinusoidales. Cada una de estas ondas sinusoidales tendría una duración de ciclo, una amplitud y una relación de fase específicas con las otras ondas sinusoidales, que luego podrían volver a sumarse para reconstruir los datos observados.
Al identificar primero y eliminar cualquier efecto de tendencias espurias u otros factores que complican el conjunto de datos, los efectos de los ciclos o patrones periódicos se pueden identificar con mayor precisión, dejando al analista con una mejor estimación de la dirección que tomarán los datos bajo análisis. el futuro.
Conclusiones clave
- El análisis de Fourier es una técnica matemática que descompone datos de series de tiempo complejas en componentes que son funciones trigonométricas más simples.
- La idea es poder eliminar el ruido o los factores de confusión del conjunto de datos para identificar patrones o tendencias reales.
- El análisis de Fourier se ha aplicado al comercio de acciones, pero la investigación que examina la técnica ha encontrado poca o ninguna evidencia de que sea útil en la práctica.
Comprensión del análisis de Fourier
El análisis de Fourier, que lleva el nombre del matemático y físico francés del siglo XIX Jean Baptiste Joseph Fourier (1768-1830), puede parecer complejo, pero en realidad tiene sentido. Esencialmente, teoriza que los datos de series de tiempo complicadas se pueden interpretar como la suma de funciones más simples, como las descritas por trigonometría.
Numerosos estudios han explorado el análisis de Fourier para obtener un valor práctico en la previsión del precio del mercado de valores. Debido a que el análisis de Fourier busca descomponer las formas de onda repetitivas en componentes armónicos y el mercado de valores no se mueve de una manera bien definida y repetitiva, los resultados son mixtos, al igual que la mayoría de las estrategias similares.
Los métodos de análisis de Fourier se implementan con frecuencia en el comercio algorítmico como unaherramienta de análisis técnico para pronosticar la dirección y las tendencias del mercado. Sin embargo, investigaciones recientes que han tratado de examinar enérgicamente la utilidad del análisis de Fourier para predecir los precios de las acciones han demostrado que el método es un fracaso.
Ejemplo conceptual
Por ejemplo, suponga que una empresa manufacturera quisiera saber en qué etapa de su ciclo de precios se encontraba su principal materia prima. Debido a que la inflación aumentaría constantemente el precio en dólares del producto básico a lo largo del tiempo, un analista eliminaría los efectos de la inflación del historial del producto básico. precios primero.
La inflación se mantiene típicamente entre tasas especificadas y si la inflación alcanza o excede un límite preestablecido, los bancos centrales ajustarán las tasas de interés para aumentar o disminuir la inflación para que esté dentro de un rango objetivo. Por lo tanto, a medida que la tasa de inflación aumenta, disminuye o permanece igual, las tasas de interés oscilarán hacia arriba y hacia abajo para controlar una tasa de inflación no deseada.
Si nuestro analista cree que las tasas de inflación son cíclicas, puede restar una onda sinusoidal que coincida con el ciclo de inflación de la serie de tiempo. Una vez que se ha controlado la inflación, el analista tendría una imagen mucho más precisa de los ciclos de precios reales experimentados por la materia prima.