Woran erkenne ich den Unterschied zwischen einem FOREX-Chart und einem PRNG? - Seite 27
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Das kann frühestens in ein paar Jahren der Fall sein. Es wird für das Forum nützlicher sein. Sie werden mehr denken.
Es tut mir leid. Ihre arroganten hochmathematischen Spekulationen sind mir völlig egal.
Die (lineare) Korrelation von Pearson im Zusammenhang mit Zitaten ist wahrscheinlich schon lange bekannt. Es ist sinnlos, was gibt es sonst noch zu besprechen.
Nur nichtlineare Korrelationen können von wirklichem praktischem Interesse sein, und niemand spricht hier wirklich über sie. Denn sie sind zu kompliziert und unerforscht. Das ist Informationstheorie, Chi-Quadrat und andere Unverständlichkeiten für die große Mehrheit.
Das Thema wurde schon einmal angesprochen, aber es wurde stumpf auf Volatilitätsclusterung, d.h. auf (G)ARCH reduziert. Das ist bei weitem nicht alles, es gibt noch mehr. Vielleicht helfen hier Semi-Varianten, vielleicht auch etwas anderes.
P.S. Komm zurück, wann immer du willst, Alexey. Auch wenn Sie viel Unsinn reden, regt das Ihr Gehirn an.
Nichts für ungut, es geht gar nicht um das Werkzeug, sondern darum, wie es eingesetzt wird.
Ich bin nicht beleidigt. Es ist nur so, dass es immer beängstigend ist, dass es einen Profi gibt, der etwas ausgräbt und seine Nase hineinsteckt, und das zu Recht. :)
Warum darüber streiten, wer cooler ist, die Erklärung ist ganz einfach - das ursprüngliche Signal ist ein Segment einer Sinuswelle in einem rechteckigen Fenster, seine ACF ist ebenfalls ein Segment einer Sinuswelle, aber in einem dreieckigen Fenster, also genau das, was wir in der zweiten Abbildung sehen. Dies kann durch elementare Berechnungen überprüft werden. Nimmt man eine zeitlich unbegrenzte Sinuskurve, so ist ihre ACF die gleiche Sinuskurve. Schlussfolgerung 1: Die Berechnung von mathdeck ist korrekt. Schlussfolgerung 2: Wenn wir auf diese Weise die Abtast-ACF (und nicht die tatsächliche ACF, die wir nie kennen werden) des realen Signals berechnen, müssen wir bedenken, dass die Berechnung im Fenster erfolgt und das Ergebnis daher immer verzerrt ist.
Bei allem Respekt, der ACF ist definiert als die Abhängigkeit des ACF vom Abstand zwischen den Stichproben, so dass der Unterschied nicht so grundlegend ist. Und die klassische Formel selbst (die, wie oben richtig bemerkt, zumindest die Stationarität des Prozesses im engeren Sinne sowie seine Ergodizität impliziert) bestätigt dies.
Das ist schön und korrekt. Der Unterschied liegt darin, was mit was verglichen wird. Bei der Berechnung des ACF werden zwei verschiedene Datensätze verglichen. Bei der Berechnung des ACF im ersten Schritt wird das Array mit sich selbst verglichen (deshalb sind die Arrays bei ACF = 1 völlig gleich). Im zweiten Schritt wird das Array entlang der Zeitachse verschoben und mit dem ursprünglichen Array verglichen, und so weiter, bis es keinen Sinn mehr macht, es zu verschieben, da das Array über den ersten ACF=0 hinausgeht.
ACF ist definiert als die Abhängigkeit der QC von der Entfernung zwischen den Proben, so dass der Unterschied nicht so grundlegend ist.
Ich würde sagen, dass ACF eine Funktion der Array-Verschiebung (tau) relativ zur ersten ist, nicht eine Funktion des Abstands zwischen den Stichproben (Abstand zwischen den Stichproben, normalerweise eine Konstante).
Der Punkt ist ein anderer. Ich habe eine Formel angegeben, einen Indikator erstellt und ihn in der Codebase angelegt. Aber sie sagen, dass es nicht korrekt berechnet wird, dass man irgendwie "aufräumen" muss, dass es eine korrektere Berechnung gibt ... die robuste Eigenschaften hat, nicht-parametrisch ...
Ich bitte Sie, mir zu sagen, wo es falsch ist, wo der Unterschied liegt? eine bessere, korrekte.... Es ist nur eine Formel, man nimmt sie und berechnet sie wie MA. Aber wie verwendet man diese Ergebnisse und Berechnungen ... Sie müssen verstehen, wofür Sie rechnen.
In meiner persönlichen Nachricht (und im Forum) haben sie viele Dinge geschrieben, wie zum Beispiel, dass ich ein Idiot bin, dass mein Indikator dumm ist, dass ich dumm bin, dass ich keine Ahnung von Mathematik habe und dass ich nicht programmieren kann, der Indikator zeigt immer einen auf dem 0. Balken, es ist unmöglich, damit zu handeln.... was soll ich ihnen sagen? ich möchte weinen vor Analphabetismus ... Sie haben nicht einmal einen akademischen Ansatz zur Analyse ... Jeder ist daran interessiert, wann man den Knopf drückt und welcher Knopf...
er Indikator zeigt immer einen auf dem 0-Balken an, es ist unmöglich, mit ihm zu handeln..... Was soll ich ihnen sagen? Es bringt mich zum Weinen vor Analphabetismus... Sie haben nicht einmal einen akademischen Ansatz zur Analyse... Jeder will wissen, wann er den Knopf drücken muss und welchen Knopf er drücken muss...
Wer ACF versteht, wird es nicht aus der kodobase herausnehmen, weil ACF (a) von zusätzlichen Informationen begleitet werden muss, (b) für sich genommen keinen besonderen Wert hat, weil man es mit anderen Instrumenten verwenden muss, die nicht in der kodobase enthalten sind. Indem Sie es in die kodobase stellen, haben Sie es also genau für die Bürger mit offenen Schnäbeln, die zukünftigen Milliardäre, bestimmt.
Was den akademischen Ansatz betrifft, so liegen Sie falsch. Es gibt solche Leute in diesem Forum, und es gibt nicht wenige von ihnen. Und aus einem systematischen Fehler der ersten Art, nämlich ein falsches Problem mit den richtigen Methoden zu lösen, kommt man nicht heraus. Und Sie nehmen keine Kritik von diesen Leuten an, die das verstehen.
Entschuldigen Sie, dass ich so offen bin.
1. Das ist nicht meine Formel. Schieben Sie das nicht auf mich. Ich habe sie aus Lehrbüchern und Mathepaketen. Ich habe mir das nicht ausgedacht. Im Wiki ist es genau dasselbe. Die Formel stimmt zu 100 % überein. Was gibt es zu bereinigen?
2. Das von Ihnen zitierte Bild stammt von mir, wo ichhrenfx dieUnterschiede aufgezeigt habe.
3 Ja, genau so ist es, und ich möchte darauf hinweisen, dass dies bei mir nicht der Fall ist. Und MathCAd, fügen Sie hier MathLab hinzu und es stellt sich genau das gleiche heraus, denn lcorr(Y,Y) ist eine in matcad eingebaute Funktion, ich habe sie nicht programmiert und nicht erfunden ... (Jeder, der Mathcad kennt, kann es nachprüfen) Glauben Sie wirklich, dass diese beiden mathematischen Pakete den ACF nicht korrekt berechnen?
4. Geben Sie mir die Formel. Ich möchte wirklich robuste und auch nicht-parametrische...
1. Ja, ja. Ja, Sie werden das Forum hier verlassen, wie kommen......
Wie die Abgeordnete der Staatsduma Maria Kozhevnikova sagt: "Das ist BLEEP!"
Privalov, die Autokorrelation ist eine dimensionslose Größe, die die FUCKING FEATURES einer Funktion zu sich selbst anzeigt. Die Autokorrelation einer periodischen Funktion ist ebenfalls eine periodische Funktion.
Die Autokorrelation eines Sinus ist COSINUS. Die Autokorrelation des Kosinus ist COSINUS.
http://sfprime.net/lls/pcs.htm
Die Autokorrelation einer Sinuswelle ist eine Kosinuswellenform [REF10].
10. Applied Fourier Analysis, Harcourt Brace College Outline Series, Hwei P. Hsu, Harcourt Brace College Publishers, New York (1984). ISBN 0-15-60169-5.
Ich kann Ihnen ein Dutzend weiterer Referenzen nennen. Brauchen Sie eine?
Und laut Ihnen (und Mathworks) stellt sich heraus, dass ein Stück Sinus bei 0 wie ein Stück Sinus bei 200 ein Tausendfaches mehr ist als ein Stück des gleichen Sinus bei 200.000, richtig?Privalov, das ist die 7. oder 8. Klasse der Oberschule.
Die Formel auf wikipedia ist NICHT dieselbe, sie ist nur normalisiert (n-k), so dass man für verschiedene Verzögerungen vergleichbare Zahlen erhält. Dann gibt es EINE durchschnittliche mu-kleine Zahl in Wiki, während Sie viele, viele mu-kleine Zahlen in Ihrer Formel haben, die alle in irgendeiner Weise indiziert sind. Was ist das?
2. Sie haben sich geirrt.
3. Ja, sie sind Idioten. Ein Haufen unbegabter Physiker, die keine Physiker wurden und deshalb beschlossen, MathWorks-Software in Fortran zu schreiben.
Hier ist ein Link, auf dem ein Mitarbeiter von mathWorks auf die Frage, warum ihr ACF ausfällt, d.h. verblasst, antwortet, dass es IN WINDOW produziert wird und daher, je länger die ACF-Testperiode dauert, desto weniger Proben übrig bleiben und daher ihr ACF immer verblasst.
http://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/answers/36882
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2 Kommentare
Vielen Dank für Ihren Beitrag, Sir. Das Ergebnis ist das, was ich erwartet hatte.
Ich habe jedoch noch eine letzte Frage: Warum flacht die Autokorrelationsfunktion am Anfang und am Ende des Zeitraums ab?
Denn die Summierung umfasst zwangsläufig immer weniger Terme, je größer die Verzögerung ist. Denken Sie an die Verschiebung eines Vektors endlicher Länge in Bezug auf sich selbst. Je größer die Verschiebung ist, desto geringer ist die Überlappung und desto weniger Produkte gibt es in der Summe.
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Privalov, hören Sie einfach auf, MATLAB anzubeten, es wird Sie von einigen Missverständnissen befreien. Warum zum Teufel sollte ich einem Haufen mir unbekannter, ungenannter Physiker, die dieses klirrende Ungetüm geschrieben haben, blindlings glauben?
4. warum, wirst du faul? Hier ist ein Link zum russischen Abschnitt von Wikipedia:
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F
Das, Privalov, ist Korrelation. Sie wird hier auf nicht-parametrische Weise berechnet. Sie können die Autokorrelation auf die gleiche Weise berechnen, wenn die ZWEITE Funktion die ERSTE Funktion ist, nur mit einer Verschiebung. Alle bekannten Korrelationsberechnungsmethoden, von denen es Dutzende gibt, gelten auch für die Autokorrelation, da die Autokorrelation nur ein Spezialfall der Korrelation ist.
Scheiße, Kollegen, lasst mich dieses Forum verlassen - um für mich selbst zu arbeiten, bitte seid nicht dumm. Dieses Rampenlicht auf gleicher Augenhöhe langweilt mich. Na gut, wenn es etwas Kompliziertes wäre, aber es ist elementar. Obwohl, .... Wenn MathWorks schon so viele Jahre lang dumm ist, was soll man dann vom Rest von uns verlangen?
Es ist seltsam, das von Ihnen zu hören. Glauben Sie wirklich, dass das Ranking absolute Werte in keiner Weise berücksichtigt?
Die Hauptanforderung an nicht-parametrische Methoden ist die Robustheit gegenüber "Rauschen" und Verteilungen (insbesondere "fat tails"). Dies kann auf Kosten der Genauigkeit erreicht werden, die oft schwer fassbar und irreführend ist.
Was ist das Problem mit Matcad? Es zählt, was ihm als Input gegeben wird. In diesem Fall werden zwei Stichproben von je 1000 Punkten verschoben - bei einer vollständigen Verschiebung überschneiden sich die Daten natürlich nicht, und es gibt nichts zu vergleichen.
Fahren Sie mit der ersten Probe bis zu 2000 Punkten fort, und es wird kein Verblassen auftreten.