该文章介绍了奇异谱分析（SSA）方法在金融市场分析中的应用。SSA是一种数据自适应、非参数化的时间序列分析方法，能够将市场价格序列分解为趋势、周期性波动和随机噪声等成分，无需预先设定模型假设。相比傅里叶分析等传统方法，SSA能识别振幅和频率可变的谐波成分，具有更强的适应性。文章详细阐述了SSA的核心原理（包括轨迹矩阵构建和主成分分析）、关键参数选择（如窗口长度m和成分数L），并通过欧元/美元汇率案例展示了该方法在去噪、周期检测和预测方面的优势，其生成的预测性移动SSA（FM-SSA）比传统移动平均线更具响应速度。最后指出SSA在非线性市场中的局限性，需结合核方法进行扩展。

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