Diskussion zum Artikel "Mit Boxplot saisonale Muster von Finanzzeitreihen erforschen" - Seite 12

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Bei der Erörterung von Marktbewegungen befassen wir uns mit dem Vorhandensein bzw. Nichtvorhandensein von Mustern in einer engen Stichprobe von Daten, wobei wir nicht erkennen, dass, selbst wenn sie in einer Bewegung vorhanden sind, dies nicht bedeutet, dass die Daten uns erlauben, sie zu extrahieren. Und keine noch so gute Mathematik wird es uns ermöglichen, eine Gleichung zu lösen, bei der es mehr Unbekannte als Bekannte gibt. Es stellt sich heraus, dass wir von vornherein die Bedingung akzeptieren, im Datenraum nach einem Muster zu suchen, dessen Spur so unscharf sein kann, dass keine Analyse es aufdecken kann. Aber es ist da, und man kann es in anderen Daten sehen, die wir nicht haben. Was ist zu tun? Zunächst einmal sollten wir uns darüber im Klaren sein, dass der Markt eine größere Vielfalt an Daten enthält als wir, und wenn wir alle Arten von Daten kombinieren, werden sich die Muster deutlicher abzeichnen. Kurz gesagt, wir müssen nicht nur nach Mustern suchen, sondern auch die Vielfalt der Marktdaten bereichern.

 
Maxim Dmitrievsky:
Erkennen Sie einfach an, dass ich ein nützliches Muster gefunden habe, der Rest ist Philosophieren. Aber man kann so weitermachen wie, Stirlitz hat sich durchgesetzt, es war Müllers Lieblingsfolter.

Wenn man diese Überzeugung hat, muss man den Zeitraum vom Beginn der Geschichte bis zur Gegenwart aufschlüsseln.

Wenn man ein Muster findet, wird es auf jeden Fall funktionieren.

Wir warten

 
Renat Akhtyamov:

Warten

warten

 
Maxim Dmitrievsky:

warten

Was soll das heißen?

Ein Fehler wird gefunden, alles ist weg, und es ist nur noch Müll?

 
Wenn wir beispielsweise Daten über das offene Interesse und das Kapitalvolumen der Handelsteilnehmer hätten, würden wir sie in unsere allgemeine statistische Studie einbeziehen und viel mehr sehen. Die Regelmäßigkeiten wären sofort ersichtlich. Aber nein. Wir schauen dort, wo sie uns schauen lassen. Und die Ergebnisse sind entsprechend.
 
fxsaber:

Es ist eine Frage von Huhn und Ei. Man kann sich von der Richtigkeit eines jeden Ansatzes überzeugen.

Aus meiner Sicht haben Sie eine implizite Optimierung durchgeführt. Jede Studie ist eine implizite Optimierung, die immer eine Teilmenge der expliziten Optimierung ist.

Nicht-Optimierung ist das Fehlen einer statistischen Studie. Grob gesagt, wenn Sie eine Hypothese ohne Daten aufgestellt haben und diese bestätigt wurde.


Was die Süßigkeit betrifft, so haben wir es mit dem primitivsten TS auf dem MA zu tun. Der Optimierer wird das Ergebnis, wenn es eines gibt, viel besser erfassen als klassische Studien.

Der einzige Unterschied ist die Verwendung eines Zeitfilters. Genau das, was von den Nachtsehern seit vielen Jahren verwendet wird.


Ehrlich gesagt, verstehe ich nicht, warum dieser Mist passiert.

Manche werden sagen, es liegt an den Schnurrbartträgern. Aber das ist wieder das Huhn und das Ei Dilemma.

Tatsache ist, dass die dümmste TK Ergebnisse zeigt, die verblüffend sind. Sie sind entmutigt und wollen den Haken finden.

Ich habe mir Ihre Argumente noch einmal durchgelesen, es ist nicht klar, worauf sie abzielen, und habe den Sinn nicht erfasst.

In der Tat, wir haben: eine Regelmäßigkeit wurde mit Hilfe von Boxplots gefunden, sie wurde durch den TS-Test bestätigt.

Es zeigt sich, dass das Muster in einem anderen Intervall schwächer ist, so dass der TS dort(mit den ursprünglichen Parametern) nicht funktioniert.

Sie haben den TS optimiert und gesehen, dass es möglich ist, den TS in diesem Intervall auf + zu ziehen, was ich nicht bestritten habe, ich habe nur gezeigt, dass es dort kein so helles Muster gibt. Es ist nicht auszuschließen, dass verschiedene Maklerzentren unterschiedliche Kurse haben und die Ergebnisse unterschiedlich ausfallen können.

Irgendwelche Argumente von Ihnen und anderen Gegnern darüber, was es ist:

  1. Nur MAshka und Überoptimierung
  2. Das Muster wurde nicht durch Boxplots gefunden.
  3. Sie hätten es leicht selbst durch Optimierung finden können (ohne zu wissen, wo Sie überhaupt suchen müssen).
  4. Es ist kein Muster.

Hält keiner Kritik stand, nur Nörgelei aufgrund eines bestimmten Missverständnisses der Materie.

Aufgrund solcher Kommentare kann der Leser den Eindruck gewinnen, dass der Artikel igitt ist, obwohl dies absolut nicht der Fall ist. Dies wurde durch nachfolgende Kommentare von weniger "versierten" Leuten bestätigt, die einfach anfingen, Ihre Worte nachzuplappern, ohne die Bedeutung des Gesagten zu verstehen.

H.Y. mit solchen Skizzen kann man jeden verwirren und den Ansatz abwerten

 

Erklären Sie für die Nerds, wie genau der Schnurrbart aufgebaut wurde. Im obigen Code zum Beispiel:

Monthly_Returns.boxplot(column='close', by='month', figsize=(15, 8))

was meines Wissens bedeutet, dass die Standardeinstellung 1,5 IQR ist und die Whisker symmetrisch sind.

Und weiter unten im Text:

Усы ящиков дополняют распределение, охватывая 99% дисперсии всей выборки

Gibt es einen Link zur Formel oder zur Dokumentation?

 
Stanislav Korotky:

Erklären Sie für die Nerds, wie genau der Schnurrbart aufgebaut wurde. Im obigen Code, zum Beispiel:

was meines Wissens bedeutet, dass die Standardeinstellung 1,5 IQR ist und die Whisker symmetrisch sind.

Und weiter im Text:

Gibt es einen Link zu der Formel oder der Dokumentation?

Die Moustache Boxen werden immer auf die gleiche Weise erstellt, abhängig von der Verteilung. Die Parameter, die übergeben werden, sind die Schlusskurse und der Zeitraum für den Guppy, in diesem Fall monatlich. Das nächste ist einfach figsize

Auf Russisch in Wikipedia, glaube ich, normal geschrieben, im Vergleich zu pdf

Whiskers sind symmetrisch mit symmetrischer Verteilung, bzw.

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D1%89%D0%B8%D0%BA_%D1%81_%D1%83%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B8

 

Objektivität um der Objektivität willen - kein Muster kann durch eine statistische Untersuchung bewiesen werden. Statistiken werden nicht dazu verwendet, von uns aufgestellte Hypothesen oder Theorien zu beweisen. Statistiken können eine Theorie über die Beziehung zwischen einer Ursache und einer Wirkung "untermauern" und weitere Spekulationen zulassen, aber sie beweisen nichts. Eine Regelmäßigkeit wird durch die 100%ige Tatsache einer Ursache-Wirkungs-Beziehung bewiesen. Die Verwendung von Statistiken als Beweisgrundlage ist so, als würde man den Satz des Pythagoras nicht durch Formeln, sondern durch Millionen von Messungen des Verhältnisses der Seiten eines gleichschenkligen Dreiecks beweisen.

 
Реter Konow:

Objektivität um der Objektivität willen - kein Muster kann durch eine statistische Untersuchung bewiesen werden. Statistiken werden nicht dazu verwendet, von uns aufgestellte Hypothesen oder Theorien zu beweisen. Statistiken können eine Theorie über die Beziehung zwischen einer Ursache und einer Wirkung "untermauern" und weitere Spekulationen zulassen, aber sie beweisen nichts. Eine Regelmäßigkeit wird durch die 100%ige Tatsache einer Ursache-Wirkungs-Beziehung bewiesen. Die Verwendung von Statistiken als Beweisgrundlage ist so, als würde man den Satz des Pythagoras nicht durch Formeln, sondern durch Millionen von Messungen des Verhältnisses der Seiten eines gleichschenkligen Dreiecks beweisen.

und neuronale Netze sind wie Pyramiden.

Ein Muster ist eine Reihe von sich wiederholenden Ereignissen mit Ursache und Wirkung, die durch Statistiken und Experimente belegt sind. Je größer die Wiederholbarkeit, desto aussagekräftiger sind die statistischen Schlussfolgerungen über das Vorhandensein eines Musters. Eine Regelmäßigkeit kann lokal, in einem Teil des Graphen, oder global sein.

Es ist an der Zeit, dass wir aufhören, Demagogie mit Demagogen zu betreiben. Aber in diesem Forum gibt es nichts mehr zu besprechen.

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