Un problema de teoría de la probabilidad - página 12
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He leído el artículo, pero no he conseguido poner un comentario, supongo que no tengo la suficiente razón. Por eso escribo aquí el comentario, que se refiere sólo a estas palabras del artículo:
Las correlaciones de estas funciones y sus derivadas son cero.
R(cos(x), sin(x)) = 0 (7)
R(cos(x), -sin(x)) = 0
Por lo tanto, el uso de la primera derivada del indicador es, en general, un buen candidato para ser considerado como un indicador independiente adicional.
Fin de la cita.
Nota: El seno y el coseno están relacionados por la condición Sin^2+Cos^2=1 y se calculan simplemente el uno del otro, son altamente dependientes. Las condiciones del teorema de Bayes exigen exactamente la independencia de los sucesos, no basta con la falta de correlación.
En cuanto a los méritos, francamente, no veo por qué necesitas involucrar la teoría de la inferencia estadística. Pensar si las lecturas o señales de los indicadores son eventos o no, si tratamos con realizaciones de una variable aleatoria o un proceso aleatorio, etc. De todos modos, habrá que comprobar el resultado por el historial de cotizaciones. El cheque en sí será una justificación sin fórmulas. No importa la dependencia de los indicadores. Por ejemplo, a menudo vemos recomendaciones para comprobar las señales de dos medias móviles cruzadas por el comportamiento de la tercera con un período mayor. El entorno desarrollado en el artículo para la comprobación de diferentes indicadores podría dar una respuesta directa a la pregunta de si existe un efecto y cuál.
Por lo tanto, el uso de la primera derivada de un indicador suele ser un buen candidato para ser considerado como un indicador independiente adicional.
¿Independiente de qué?