Discusión sobre el artículo "Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot" - página 22

 
Maxim Dmitrievsky:

¿Hay nombres de módulos para Python o R? Python es mejor.

No me expreso en python :-)

sólo la suma/concurrencia del módulo...cómo decirlo más precisamente.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... es decir, en una fila, sumar los múltiplos de k. Si efectivamente hay un ciclo cercano a k, el mínimo y el máximo estarán claramente marcados en la convolución.

Son así:



cuanto más se acerquen al seno, más precisos serán el periodo y el tempo... todo el método es como un "focus pointing".

 
Maxim Kuznetsov:

No me expreso en pitones :-)

simplemente suma/multiplicación por módulo... cómo decirlo más precisamente.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... es decir, en una serie se suman múltiplos de k. Si efectivamente hay un ciclo cercano a k, entonces el mínimo y el máximo estarán claramente marcados en la convolución.

Son así:



cuanto más te acerques al seno, más preciso será el período y el tempo. todo el método es un poco como "enfocar".

Uy. ¿Puedo tener dos más de estos? Si están seguidos, no te ofendas.

[Eliminado]  
Maxim Kuznetsov:

No me expreso en pitones :-)

simplemente suma/multiplicación por módulo... cómo decirlo más precisamente.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... es decir, en una serie se suman múltiplos de k. Si efectivamente hay un ciclo cercano a k, entonces el mínimo y el máximo estarán claramente marcados en la convolución.

Son así:

cuanto más te acerques al seno, más precisos serán el periodo y el tempo... todo el método es como un "focus pointing".

Todavía tengo una vaga comprensión

En general, basta con mirar las dependencias (ratios) de puntos en boxplots adyacentes, si hay algo ahí dentro, puedes sacar más señales, pero más ajustadas como consecuencia

 
Maxim Dmitrievsky:

Bueno, algo así, sí. La idea en mi cabeza era simplemente encontrar una regresión de un conjunto de puntos en otro y ver las relaciones. Eso es lo más fácil que se me ocurrió. Entonces podrías obtener señales adicionales. No sé lo estadísticamente correcto que sería.

Es decir, se negociarán las dependencias causadas por los cambios en la hora anterior, no sólo en la hora actual. A partir del comportamiento en la hora anterior, las señales en la hora actual variarán, si se puede encontrar una correlación. Esto está más cerca del ajuste o la optimización.

Es una idea bastante normal. Puede dibujar y calcular) Dibujar - diagrama de dispersión, calcular - coeficiente de correlación y su significación.

 
Un artículo muy interesante. Maxim, gracias.
[Eliminado]  
Aleksey Nikolayev:

Es una idea bastante normal. Puedes dibujar y calcular) Dibujar - diagrama de dispersión, calcular - coeficiente de correlación y su significación.

En realidad, llamemos a este proceso "bomba de doble carga" y apliquémoslo también al comercio de pares

Si tal tema le conviene a todo el mundo, yo lo haré

Y la bomba con triple será sobre aprendizaje automático.
[Eliminado]  
Aleksandr Masterskikh:
Un artículo muy interesante. Maxim, gracias.

De nada.

 
Maxim Dmitrievsky:

En realidad, llamemos a este proceso "bomba de doble carga" y apliquémoslo también a la negociación por parejas

Si este tema es aceptable para todos, lo haré

Estoy de acuerdo.

 
Алексей Тарабанов:

Uy. ¿Puedo tener dos más de estas parcelas? Si es en fila, no te ofendas.

en la imagen en el interior durante más de un año..esta es la convolución en la que se dibuja la cuadrícula Gana (que es específicamente ahora asusta a todos)

Voy a dar a conocer mañana, hoy bajo la noche y la cerveza ya no, realmente perezoso :-) para ejecutar una secuencia de comandos, recopilar datos, a continuación, volver a calcular y dibujar. Pero puedo chatear :-)

[Eliminado]  
fxsaber:

Es la pregunta del huevo y la gallina. Puedes convencerte de la corrección de cualquier planteamiento.

Desde mi punto de vista, has hecho una optimización implícita. Cualquier estudio es optimización implícita, que siempre es un subconjunto de la optimización explícita.

La no optimización es la ausencia de un estudio estadístico. A grandes rasgos, cuando has hecho una hipótesis sin datos y se ha confirmado.

optimización

estudio estadístico

la optimización implícita es un subconjunto de la optimización explícita.