Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal - página 4
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
No hay ningún error ahí. Lo que has escrito es ligeramente erróneo con ACF(0) porque este es el valor máximo. Por definición ACF a 0 es igual a 1(la matriz se compara consigo misma sin desplazamiento QC=1) se hace un desplazamiento y se vuelve a comparar con el original y así sucesivamente hasta que se sobrepasa. entonces ACF se convierte en 0.
Para comprobar si he copiado correctamente el código de Matcad a MQL, lo he comprobado utilizando los mismos datos y lo he comparado con lo que he escrito y lo que Matcad ha calculado utilizando la fórmula incrustada y la que he dado allí. Los tres resultados fueron los mismos
¿Se puede hacer en 3D? o_O
:-)
Fácil :-)
¿Y cuáles son las diferencias? Dame un cálculo adecuado, y entonces hablaremos. Hasta ahora, es sólo una declaración general.
1. pierson se equivoca.
2. spearman se equivoca
3. El ACF no se entiende en absoluto...
4. se ha descubierto que es necesario entender correctamente lo que significa la correlación =0
P.D. escríbelo, es interesante... terriblemente interesante ...
1. No conseguí el cálculo correcto de Pearson en ninguna parte de MQL4. Por eso lo implementé yo mismo.
2. Spearman no lo hizo.
3. La autocorrelación selectiva tampoco existe en MQL4. La función de Mathcad no se cita.
4. Hay que entender qué es una relación lineal.
No estoy copiando fórmulas, estoy entrando en su esencia. Y hago preguntas lógicas.
P.D. 2: No sé cómo... pero probablemente sería genial ver un gráfico de la ACF correcta,
representado con X=barra, Y=valor de ACF, y Z- desplazamiento entre muestras ;-)
El tamaño de la ventana sigue siendo.
Escribe los valores X, Y, Z en el archivo. Línea por línea. Y Mathcad lo renderizará de inmediato con rotación, aproximación, etc.
¡¿Puede el 3D estar ahí?! o_O :-)
esto fue amablemente presentado por una de las autoridades del foro. Ejemplos en 3D
He guardado - para la posteridad.
....
No estoy copiando fórmulas, estoy llegando al fondo de ellas. Y hago preguntas lógicas.
Así es. Tienes que llegar al fondo de ellos. No se les puede criticar de inmediato. Lo que, por ejemplo, Pearson no consiguió aplicar.
Mi conclusión es que la correlación (coeficiente de Pearson) es un indicador de mierda de la presencia de una relación lineal en una muestra. La correlación no sólo no muestra una correlación directa, sino que además miente.
No significa que Pearson esté mintiendo en absoluto. La fórmula no puede mentir, es sólo una fórmula... tal vez sólo estás tratando de aplicarlo mal. O tienes unas expectativas demasiado elevadas al respecto. Pearson no tiene nada que ver. Es bueno. Escribió la fórmula. Mucha gente la usa... gracias.
Z.I. sobre matkad. buscarlo exactamente allí (ACF). por desgracia, en este Windows 7-ku no puede poner matkad. pronto voy a demoler. pondrá. puede enviar en un archivo personal. donde hice todos los controles.
Para comprobar si he trasladado el código de Matkad a MQL, lo he comprobado con los mismos datos y he comparado lo que he escrito con lo que ha calculado Matkad utilizando la fórmula incrustada y la que he dado allí. Los tres resultados fueron los mismos
Aha! Entonces ya es una protección de mega-descompilación :-). Cuando uno tiene que interpretar de alguna manera la forma de la ACF calculada de esta manera.
Y todos los demás (como yo :-) ) no entienden, lo que un indicador calcula y muestra.
hrenfx:
Tamaño de la ventana else. Escribe los valores X, Y, Z en el archivo. Una línea a la vez. Y Mathcad lo visualizará inmediatamente con la rotación, la aproximación, etc.
Sobre el tamaño de la ventana - ¡exactamente! Me gustaría que no fuera que al final ya necesita 4D :-)...
Tal vez construya algo interesante en algún momento.
.
P.D.: Dato: Para mí el valor ACF comprensible = -1 a +1, calculado en la barra B por el desplazamiento S de la ventana N. Wo :-).
Ejemplo de gráfico 3d en excel.
Aha! Entonces ya es una protección de mega-descompilación :-). Cuando hay que interpretar de alguna manera la forma de la ACF calculada de esta manera.
...Y todos los demás no entienden lo que el indicador calcula y muestra.
Probablemente tengas razón. A menudo me encuentro con el hecho de que la gente no entiende lo que muestra. Hice lo que pude. Di la fórmula. Lo que se calcula es la fórmula que está escrita ahí. Lo único que tienen que hacer es eliminar la tendencia (regresión lineal) de los datos, y ya está. La función incorporada en Matcad mostrará exactamente el mismo gráfico.
Hay que entenderlo, eso es seguro. El ACF se utiliza muy a menudo en el análisis de series temporales. Me desconcertó varias veces la pregunta de cómo operar con ella si siempre es =1. Y mis intentos de explicar que este indicador no es para operar sino para analizar causaron desconcierto, o más bien falta de comprensión...
P.D.: Dato: Para mí, un valor ACF inteligible = un valor de -1 a +1 calculado en una barra B por una ventana N desplazada S. Wo :-).
Mire de nuevo la fórmula https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция ACF depende sólo de tau, del desplazamiento, no hay ventana.
Si se introduce una variable adicional N, resulta que para el mismo conjunto de datos. digamos 1 2 3 4 5 6 7 8 9 puede tener diferentes ACF, dependiendo del N elegido. Esto es un error. Un conjunto de datos - un ACF, otro conjunto de datos - otro ACF, etc.