改变NumPy FFT的起始点
改变NumPy FFT的起始点
提问于 2020-05-06 01:53:17
我对NumPy的FFT有困难。我不想让曲线像图像中所显示的那样在末端迅速上升。就好像它被固定在股票的平均价格上。
close_fft = np.fft.fft(np.asarray(data_FT['Adj Close'].tolist()))
fft_df = pd.DataFrame({'fft':close_fft})
fft_df['absolute'] = fft_df['fft'].apply(lambda x: np.abs(x))
fft_df['angle'] = fft_df['fft'].apply(lambda x: np.angle(x))
plt.figure(figsize=(14, 7), dpi=100)
fft_list = np.asarray(fft_df['fft'].tolist())
for num_ in [3, 6, 9, 100]:
fft_list_m10= np.copy(fft_list); fft_list_m10[num_:-num_]=0
plt.plot(np.fft.ifft(fft_list_m10), label='Fourier transform with {} components'.format(num_))
plt.plot(data_FT['GS'], label='Real')
plt.xlabel('Days')
plt.ylabel('USD')
plt.title('Figure 3: Goldman Sachs (close) stock prices & Fourier transforms')
plt.legend()
plt.show()这给出了以下情节：
正如你可以看到的曲线跳到他们开始的地方，无论最初的价格。下面是我的原始教程：https://pythonawesome.com/using-the-latest-advancements-in-ai-to-predict-stock-market-movements/
回答 1
Stack Overflow用户
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发布于 2020-05-06 04:54:00
FFT的基向量都是圆的，因此减少的基向量不容易表示阵列末端到起始点之间的尖锐不连续。您可以尝试通过在每一端镜像数据和/或在FFT之前消除数据趋势来消除某些跳转，以减少一些不连续性。
添加：
DCT方法是简单地复制数据与其镜像(例如，以反向顺序)，并使用双长度快速傅立叶变换。处理完后，把多余的样品扔掉。
去趋势方法可以用线性趋势进行，也可以用极低次多项式的线性回归拟合。减去拟合趋势，然后进行FFT和您的处理。然后，在处理后，添加拟合趋势线，如果需要的话。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/61626022
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