Diskussion zum Artikel "Mit Boxplot saisonale Muster von Finanzzeitreihen erforschen" - Seite 22
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Gibt es Modulnamen für Python oder R? Python ist besser.
Ich drücke mich nicht in Python aus :-)
nur die Summe/Konkurrenz des Moduls...wie kann ich es genauer ausdrücken.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... d.h. in einer Reihe werden die Vielfachen von k addiert. Wenn es tatsächlich einen Zyklus in der Nähe von k gibt, werden das Minimum und das Maximum in der Faltung deutlich markiert.
Sie sind wie folgt:
Je näher man dem Sinus kommt, desto genauer sind die Periode und das Tempo... Die ganze Methode ist wie eine "Fokussierung".
Ich drücke mich nicht in Pythons aus :-)
einfach Summe/Multiplikation durch Modulus... wie kann ich es genauer ausdrücken.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... d.h. in einer Reihe summiert man Vielfache von k. Wenn es tatsächlich einen Zyklus in der Nähe von k gibt, dann werden das Minimum und das Maximum in der Faltung deutlich markiert sein.
Sie sind wie folgt:
Je näher man an den Sinus herankommt, desto genauer werden die Periode und das Tempo. Die ganze Methode ist ein bisschen wie "Fokussieren".
Ups. Kann ich noch zwei davon bekommen? Wenn sie hintereinander stehen, nichts für ungut.
Ich drücke mich nicht in Pythons aus :-)
einfach Summe/Multiplikation durch Modulus... wie kann ich es genauer ausdrücken.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... d.h. in einer Reihe summiert man Vielfache von k. Wenn es tatsächlich einen Zyklus in der Nähe von k gibt, dann werden das Minimum und das Maximum in der Faltung deutlich markiert sein.
Sie sind wie folgt:
je näher man dem Sinus kommt, desto genauer sind die Periode und das Tempo... Die ganze Methode ist wie eine "Fokussierung".
Ich habe immer noch ein vages Verständnis
Schauen Sie sich einfach die Abhängigkeiten (Verhältnisse) von Punkten in benachbarten Boxplots an. Wenn da etwas drin ist, können Sie mehr Signale herausziehen, aber auch mehr passende als Folge davon.
Nun, so etwas in der Art, ja. Die Idee in meinem Kopf war, einfach eine Regression einer Reihe von Punkten auf eine andere zu finden und die Beziehungen zu sehen. Das ist das Einfachste, was ich mir vorstellen kann. Dann könnte man zusätzliche Signale erhalten. Ich weiß nicht, wie statistisch korrekt das sein würde.
D.h. Abhängigkeiten, die durch Veränderungen in der vorangegangenen Stunde verursacht werden, werden gehandelt, nicht nur in der aktuellen Stunde. Ausgehend von dem Verhalten in der vorangegangenen Stunde werden die Signale in der aktuellen Stunde variieren, wenn eine Korrelation gefunden werden kann. Dies ist eher eine Anpassung oder Optimierung.Das ist eine ganz normale Idee. Sie können ein Streudiagramm zeichnen und berechnen, den Korrelationskoeffizienten und seine Signifikanz berechnen.
Das ist eine ganz normale Idee. Sie können zeichnen und berechnen) Zeichnen - Streudiagramm, berechnen - Korrelationskoeffizient und seine Bedeutung.
Nennen wir diesen Prozess "doppelte Ladungsbombe" und wenden wir ihn auch auf den Paarhandel an
Wenn ein solches Thema jedem gefällt, werde ich es tun
Und die Bombe mit der dreifachen Ladung wird das maschinelle Lernen sein.Sehr interessanter Artikel. Maxim, ich danke Ihnen.
Gern geschehen!
Nennen wir diesen Prozess die "doppelte Ladungsbombe" und wenden wir ihn auch auf den Paarhandel an
Wenn dieses Thema für alle akzeptabel ist, werde ich es tun
Ich bin voll dafür.
Ups. Kann ich noch zwei von diesen Parzellen haben? Wenn es in einer Reihe ist, nichts für ungut.
auf dem Bild innen für mehr als ein Jahr..das ist die Faltung, auf der das Gitter gezeichnet ist Gana (das ist speziell jetzt schreckt alle weg)
Ich werde es morgen rausgeben, heute unter dem Abend und Bier schon nein, echt faul :-) ein Skript laufen zu lassen, Daten zu sammeln, dann neu zu berechnen und zu zeichnen. Aber plaudern kann ich ja :-)
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.
Optimierung
statistische Untersuchung
Die implizite Optimierung ist eine Teilmenge der expliziten Optimierung.