Discusión sobre el artículo "Investigando las características estacionales de las series temporales financieras con la ayuda de diagramas Boxplot" - página 29
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hay pares de relojes para los que la correlación es 0
¿qué significa eso ? Ahora no puedo hablar por los matemáticos y los grandes científicos, sólo digo lo que veo
Por ejemplo, no entiendo en absoluto qué busca Saber en intervalos no intersecantes, porque ahí siempre habrá 0 y sólo en ocasiones no 0
Así que está buscando correlación en el sesgo de incremento media/mediana, en mi opinión, que ya está ahí en ese artículo de boxplots
En cualquier caso, cuando se calcula la correlación entre dos combinaciones de variables aleatorias, hay que evitar que algunos valores caigan en ambas combinaciones. En la variante con desviaciones de la media, también se puede producir este error. El ejemplo más sencillo y obvio es la correlación de los valores posteriores de SB, ya que x[n+1] = x[n] + e[n].
Puede intentar dividir la muestra de incrementos en submuestras no solapadas y ver su correlación. Por ejemplo, una submuestra son los incrementos de precio de la primera hora del día, y la otra son los incrementos de precio de la décima hora del mismo día. No estoy seguro de la utilidad de esto, pero es mejor que autoengañarse.
En cualquier caso, al calcular la correlación entre dos combinaciones de variables aleatorias, hay que evitar la situación en la que algunos valores caen en ambas combinaciones. En la variante con desviaciones de la media, también puede producirse un error de este tipo. El ejemplo más sencillo y obvio es la correlación de los valores posteriores de SB, ya que x[n+1] = x[n] + e[n].
Puede intentar dividir la muestra de incrementos en submuestras que no se solapen. Por ejemplo, una submuestra son los incrementos de precio de la primera hora del día, y la otra son los incrementos de precio de la décima hora del mismo día. No estoy seguro de la utilidad de esto, pero es mejor que autoengañarse.
Habrá un beneficio, pero ya está descrito en este artículo con otras palabras
No estoy satisfecho con otra situación, que si se sustituye e[n] a la derecha del último valor SB como una distribución y hacer que se marque, se puede ganar dinero en SB. Ofreceré el resto de la exploración más adelante en el artículo (si alguna vez sale). El principal problema es distinguir donde esta e será de N o de alguna otra distribución. En este contexto estoy haciendo todo bien ahora (presumiblemente).
La otra cosa que me hace seguir adelante es que si sustituyes e[n] a la derecha del último valor de SB como distribución y haces que marque, puedes ganar dinero con SB. Ofreceré el resto de la exploración más adelante en el documento (si alguna vez sale). El problema principal es distinguir donde esta e será de N o de alguna otra distribución. En este contexto estoy haciendo todo bien ahora (presumiblemente).
El problema no es que no se pueda ganar dinero con la SB, sino que se puede ganar y perder con la misma probabilidad (sin tener en cuenta el spread). Y no importa qué TS se utilice en este caso.
El problema no es que no se pueda ganar dinero con SB, sino que se puede ganar y perder con la misma probabilidad (sin tener en cuenta el spread). Y no importa qué TS se utilice en este caso.
Habrá beneficios, pero ya se han descrito en este artículo con otras palabras
Usted investigó la dependencia de un momento del tiempo (el propio momento de incremento), y aquí - de dos (más el momento de incremento con el que se considera la correlación). No es seguro que esta complicación del modelo sea útil.
Usted ha investigado la dependencia de un momento del tiempo (el momento de incremento propiamente dicho), mientras que aquí - de dos (más el momento de incremento con el que se considera la correlación). No es seguro que esta complicación del modelo sea útil.
Si hay una distribución de otra SB entre los puntos SB de la distribución de otra SB, ¿no se puede ganar dinero? Depende del número de ticks. Todas las TS de Saber trabajan con esto, sólo que yo no quiero fuerza bruta, me gusta el análisis. El cerebro de Igor está a punto de romperse por completo.
Si esta matrioska se eleva hasta el infinito, obtendrá un SB de tiempo continuo (teorema de Donsker).
Sin embargo, a nivel de ticks el precio ya se parece más a la realización de un proceso de Poisson (si despreciamos la discreción del tiempo real de negociación).
Si esta matrioska sube hasta el infinito, obtenemos una SB en tiempo continuo (teorema de Donsker).
Sin embargo, a nivel de ticks el precio ya se parece más a la realización de un proceso de Poisson (si despreciamos la discreción del tiempo real de negociación).
Así que si calculas la correlación entre los dos conjuntos de estos puntos, mostrará el desplazamiento de la media/mediana del segundo conjunto de puntos con respecto a la mediana del primero. Eso es lo que he hecho yo. Cuanto mayor sea la correlación, mayor será la mediana del segundo conjunto por encima de la del primero y viceversa. Es como comparar simplemente las medianas de las distribuciones. No mostrará nada más porque las muestras son independientes.
Pero no es así. Si añades algún número a las muestras (o las multiplicas), las medianas cambian en consecuencia, pero el coeficiente de correlación no cambia.
Bueno sí, no me refiero a SB dentro, sino a ruido gaussiano, por ejemplo. No matar a la última esperanza :)
Obviamente, el precio no es realmente SB. Sólo hay que darse cuenta en qué sentido será no SB en un futuro próximo)))