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 temporales que ya han sido normalizados. En particular, trata de 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 longitud de ciclo, una amplitud y una relación de fase específicas con las demás ondas sinusoidales, que luego podrían sumarse para reconstruir los datos observados.
Al identificar y eliminar primero los efectos de las tendencias espurias u otros factores de complicación del conjunto de datos, se pueden identificar con mayor precisión los efectos de los ciclos o patrones periódicos, dejando al analista con una mejor estimación de la dirección que tomarán los datos analizados en el futuro.
Puntos clave
- El análisis de Fourier es una técnica matemática que descompone los datos de series temporales 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 los verdaderos patrones o tendencias.
- El análisis de Fourier se ha aplicado al comercio de acciones, pero las investigaciones que examinan la técnica han encontrado poca o ninguna evidencia de que sea útil en la práctica.
Comprender el análisis de Fourier
El análisis de Fourier, llamado así por el matemático y físico francés del siglo XIX Jean Baptiste Joseph Fourier (1768-1830), puede parecer complejo, pero en realidad tiene mucho sentido. Esencialmente, teoriza que los datos de series temporales complicadas pueden interpretarse como la suma de funciones más simples, como las descritas por la trigonometría.
Numerosos estudios han explorado el análisis de Fourier para su valor práctico en la previsión del precio del mercado de valores. Dado que el análisis de Fourier trata de descomponer las formas de onda repetitivas en componentes armónicos y que el mercado de valores no se mueve de una manera bien definida y repetitiva, los resultados son dispares, como la mayoría de las estrategias similares.
Los métodos de análisis de Fourier se aplican con frecuencia en el comercio algorítmico como herramienta de análisis técnico para predecir la dirección y las tendencias del mercado. Sin embargo, las 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.
Jean Baptiste Joseph Fourier (1768 – 1830).
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Ejemplo conceptual
Por ejemplo, supongamos que una empresa manufacturera quiere saber en qué fase del ciclo de precios se encuentra su principal materia prima. Dado que la inflación aumentaría constantemente el precio en dólares de la materia prima a lo largo del tiempo, un analista eliminaría primero los efectos de la inflación de los precios históricos de la materia prima.
La inflación suele mantenerse entre unos índices determinados y, si la inflación alcanza o supera un límite preestablecido, los tipos de interés serán ajustados por los banqueros centrales para aumentar o reducir la inflación de modo que se sitúe dentro de un rango objetivo. Así, a medida que la tasa de inflación aumenta, disminuye o se mantiene igual, los tipos de interés oscilarán hacia arriba y hacia abajo para controlar una tasa de inflación no deseada.
Si nuestro analista cree, pues, que las tasas de inflación son cíclicas, puede sustraer de la serie temporal una onda sinusoidal que coincida con el ciclo de la inflación. Una vez controlada la inflación, el analista tendría una imagen mucho más precisa de los verdaderos ciclos de precios experimentados por la mercancía.
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