Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 21
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Übrigens, in Ihren Zahlen ist ein grober Fehler enthalten. Was Sie als "Graphen mit null MO, einer Varianz und null Korrelation" bezeichnen, sind keine. Das heißt, Sie haben bereits nach der Datenkonvertierung einen Fehler - Sie brauchen nicht weiter zu suchen.
Alles, was Sie sagen, ist unbegründet. Ich selbst habe neben den Diagrammen auch die Rohdaten beigefügt. Sie können es leicht überprüfen. Und wie bereits erwähnt, wird die QC nicht beeinflusst, wenn man die Varianz mit einer Konstante multipliziert (auf eins bringt) und eine Konstante addiert (MO auf null bringt). Bitte führen Sie einen rudimentären Test mit den zur Verfügung gestellten Daten durch und melden Sie die Ergebnisse hier. keine unbegründeten Behauptungen über grobe Fehler aufstellen.
Ich werde noch mehr sagen: Ihr Korrelationsindikator ist von Natur aus falsch. Sie haben einfach die Lösung für ein wichtiges Problem durch die Lösung eines anderen Problems ersetzt. Aufgeblasen.
Wieder einmal ist das alles nur Geschwätz. Messen Sie irgendwo einen Indikator, berechnen Sie ihn mit Ihrer QC-Methode und vergleichen Sie. Das obige Beispiel einer Nullkorrelation ergibt sich aus den Messwerten der Indikatoren. Im Screenshot ist rot unterstrichen, dass die von Mathcad berechnete Korrelation bei dieser Stichprobe tatsächlich null ist:
Danke, ich habe gelacht. Das Problem der Ermittlung der Korrelation von Finanzindikatoren liegt auf einer ganz anderen Ebene.
Machen Sie weiter, jetzt, wo Sie angefangen haben.
...
Darüber hinaus hat niemand in diesem Forum bei den QC-Berechnungen (mit QC begann die Diskussion) relative Inkremente, sondern absolute Inkremente zugrunde gelegt. Das ist natürlich grundlegend falsch.
Das ist Ihnen schon 1000 Mal gesagt worden. Warum sagen Sie für alle, dass niemand. Haben Sie meinen Computer durchgesehen und alle von den Teilnehmern dieses Forums entwickelten Tools überprüft?
Der Mann baute einen Indikator ... darauf aufbauend ein Handelssystem entwickelt ... und erwirtschaftet einen Gewinn ... Wollen Sie damit sagen, dass es nicht wahr ist? Ich habe überhaupt nicht recht, es stimmt nicht im Prinzip, was stimmt sonst nicht?
Hören Sie auf zu denken, dass jeder in diesem Forum ein Idiot ist und Sie der Beste und Klügste sind.
Ich habe es dir schon 1000 Mal gesagt. Warum sagen Sie, dass keiner für alle der Richtige ist? Haben Sie meinen Computer durchforstet und sich durch alle Entwicklungen der Teilnehmer dieses Forums gewühlt?
Denn ich habe zunächst in diesem Forum nach QC-Berechnungen gesucht und mich vergewissert, dass weder Sie noch sonst jemand relative Inkremente verwendet (und die Ergebnisse im Forum veröffentlicht) hat. Wenn ich nicht genau genug hingesehen habe, zeigen Sie es mir.
Es wurde bereits mehrfach, und nicht nur von mir, argumentiert, warum die Verwendung absoluter Inkremente beim Vergleich von Stichproben zweier oder mehrerer CERs falsch ist.
All das ist von Ihrer Seite aus unbegründet. Ich für meinen Teil habe zusätzlich zu den Grafiken auch die Rohdaten beigefügt. Sie können es leicht überprüfen.
Tut mir leid, bist du blöd?! Wir sprechen hier über dieses Bild.
Hier gibt es kein MO = 0 und D=1.
Es ist erstaunlich, aber es ist das dritte Mal, dass ich Sie auf diesen groben Fehler aufmerksam mache. Es ist, als ob Sie diese einfache Sache überhaupt nicht verstehen, geschweige denn darüber diskutieren könnten.
Hier gibt es kein MO = 0 und D=1.
Es ist erstaunlich, aber dies ist das dritte Mal, dass ich Sie auf diesen groben Fehler aufmerksam gemacht habe. Es scheint, als ob Sie nicht in der Lage sind, diese einfache Sache überhaupt zu verstehen, geschweige denn zu diskutieren.
Mit welcher Begründung ziehen Sie solche Schlüsse über MO und Varianz! Gut, dass im ersten Beitrag das genaue Datum angegeben ist, an dem die Daten entnommen wurden, so dass eine Wiederherstellung möglich war:
In diesem Fall ist, wie ich im ersten Beitrag schrieb, die QC gleich dem Durchschnittsprodukt der BP-Mitglieder der Stichprobe:
Quelldaten im Anhang.
Logarithmen werden verwendet, um explizit festzustellen, dass eine Menge mit einer Verteilung, die einer Normalverteilung ähnelt, eine untere Grenze von Null hat. Bei der Herleitung der Black-Scholes-Formel wird davon ausgegangen, dass die Preisverteilung lognormal ist, d. h. nicht der Preis ist normalverteilt, sondern sein Logarithmus.
ARPSS beinhaltet notwendigerweise BP Detrending. Es wird zwischen additiven und multiplikativen Trends unterschieden. Letztere sind natürlich logarithmisch vor dem Detrending BP.
Auf welcher Grundlage ziehen Sie solche Schlüsse über MO und Ausbreitung?!
Ganz einfach, MO und Varianz existieren als statistisches Konzept für Zufallsreihen, Sie haben eine Reihe, die "nicht zufällig" ist. Das heißt, MO und Varianz existieren für sie nicht als Konzepte.
1. Grob gesagt ist das Vorzeichenkriterium gebrochen, etwa 80 % Ihrer Daten sind positiv (es handelt sich um einen Fehler - unsachgemäße Standardisierung). In einem benachbarten Thread schwärmen die Leute von Quantilen - das ist genau das Gleiche. Und aus der grundlegenden Definition von Zufallsreihen.
2. Die "funktionalen" Abhängigkeiten sind deutlich sichtbar.
3. und vor allem geht es darum, genau zu wissen, welches Instrument analysiert wird - es gibt nichts Zufälliges an diesen Instrumenten. Zumindest in der Darstellung der Ihnen vorliegenden Daten.
4. Sie brauchen Ihr Unverständnis nicht hinter Matrixpaketen zu verstecken, sondern sollten zunächst die Grundlagen verstehen. Und die Grundlage ist einfach, die statistische Analyse (und Berechnung der MO) kann "zufälligen" Reihen unterzogen werden.
5. Wenn Sie die Daten einfach so nehmen würden, wie sie sind, und ich Ihnen zeigen würde, wie man es macht, wäre das näher an der Wahrheit.
Was zum Teufel ist eine statistische Analyse? Haben Sie eine Ahnung, wovon Sie sprechen? Es handelt sich um eine Probenahme, die QC zählt eine Probe. Kennen Sie Begriffe wie Stichproben-MO, Stichproben-Varianz und Stichproben-QC?
Als wären sie für Sie geschrieben worden:
Eine kleine Verleumdung.
Ein weiteres häufiges Missverständnis besteht in der Verwechslung der Begriffe "Korrelationskoeffizient" (d. h. ein Merkmal einer stochastischen Beziehung zwischen c.v.) und "Stichprobenkorrelationskoeffizient " (eine Schätzung - eine von vielen möglichen - des wahren QC). Das sind ganz unterschiedliche Dinge, und das eine mit dem anderen zu verwechseln, ist grundlegend falsch.
Ganz einfach, MO und Varianz existieren als statistisches Konzept für Zufallsreihen, Sie haben eine "nicht zufällige" Reihe. Das heißt, MO und Varianz existieren für sie nicht als Konzepte.
1. Grob gesagt ist das Vorzeichenkriterium gebrochen, etwa 80 % Ihrer Daten sind positiv (es handelt sich um einen Fehler - unsachgemäße Standardisierung). In einem benachbarten Thread schwärmen die Leute von Quantilen - das ist genau das Gleiche. Und aus der grundlegenden Definition von Zufallsreihen.
2. Die "funktionalen" Abhängigkeiten sind deutlich sichtbar.
3. und vor allem geht es darum, genau zu wissen, welches Instrument analysiert wird - es gibt nichts Zufälliges an diesen Instrumenten. Zumindest in der Darstellung der Ihnen vorliegenden Daten.
4. Sie brauchen Ihr Unverständnis nicht hinter Matrixpaketen zu verstecken, sondern sollten zunächst die Grundlagen verstehen. Und die Grundlage ist einfach, statistische Analysen (und MO-Berechnungen) können "zufälligen" Reihen unterzogen werden.
5. Wenn Sie die Daten einfach so nehmen würden, wie sie sind, und ich Ihnen zeigen würde, wie man es macht, wäre das näher an der Wahrheit.
Verschwenden Sie nicht Ihre Energie. Prival versuchte ihm zu erklären, dass ACF eine Funktion und keine Zahl ist - er scheiterte. Hier müssen Sie ansetzen.
5. Wenn Sie die Daten einfach so nehmen würden, wie sie sind, und ich Ihnen zeigen würde, wie es geht, käme das der Wahrheit schon näher.
Zeigen Sie es mir, bitte: