Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal - página 5
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Esto es lo que hay que hacer. Hay que llegar al fondo del asunto. No se les puede criticar directamente. Lo que, por ejemplo, la misma Pearson no ha aplicado.
No aplico Pearson en ningún sitio. Simplemente no existía en MQL4 de forma correcta. Ahora lo tenemos.
No significa que Pearson esté mintiendo en absoluto. Una 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.
Cuando se considera la correlación, eso es una cosa. Pero cuando empiezan a hablar de correlación lineal, eso es otra cosa. Hay muchos sitios donde se escribe que la supuesta correlación muestral cero es la ausencia de correlación lineal. No sólo no es cierto. También es que la gente no entiende la naturaleza de la correlación lineal. En el hilo de ejemplos se advierte que no hay que fiarse de nuestra palabra.
Z.I. sobre matkad. buscarlo allí con seguridad es (AKF). por desgracia, en este Windows 7-ku no puede poner matkad. pronto será demolido. pondrá. puede enviar un archivo personal. donde hice todos los controles.
Sergey, gracias por prestar atención a mi comentario :-),
para aclarar: escribí "cómo interpretaría yo la palabra "autocorrelación" :-).
Tal, ya sabes, enfoque ingenuo - cuando usted entendió inmediatamente lo que se entiende por
y no le importa lo que realmente se quiere decir.
:-)
mira de nuevo la fórmula https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция ACF depende sólo de tau, del sesgo, no hay ventana allí.
Si se introduce una variable adicional N, significa que para el mismo conjunto de datos, digamos 1 2 3 4 5 6 7 8 9, pueden producirse diferentes ACFs, dependiendo del N seleccionado. Esto es un error. Un conjunto de datos - un ACF, otro conjunto de datos - otro ACF, etc.
Error fundamental. Esta ACF de una variable aleatoria con varianza y expectativa conocidas es una definición teórica.
En la práctica, siempre se refiere a una muestra. La autocorrelación de la muestra se define por el tamaño de la muestra (ventana). No hay una sola sigma, sino sigma(t) y sigma(t + Shift). Y la autocovarianza de la muestra se divide por su producto.
Esto es muy importante de entender:
Un poco de alfabetización.
Otro error común es confundir los conceptos de "coeficiente de correlación" (es decir, una característica de la relación estocástica entre s.v.) y "coeficiente de correlaciónmuestral "(una estimación -una de las muchas posibles- del verdadero SC). En realidad, son cosas completamente diferentes, y sustituir una por la otra es fundamentalmente erróneo.
El error fundamental. Esta ACF de una variable aleatoria con varianza y expectativa conocidas es la definición teórica.
En la práctica, siempre se refiere a una muestra. La autocorrelación de la muestra se define por el tamaño de la muestra (ventana). No hay una sola sigma, sino sigma(t) y sigma(t + Shift). Y la autocovarianza de la muestra se divide por su producto.
Así que quieres demostrar que puede haber diferentes ACFs para el mismo conjunto de datos. Por cierto, la ACF también puede calcularse mediante la transformada de Fourier. Pronto instalaré Matcad y prepararé todos los métodos de cálculo de ACF (incorporados en Matcad, mediante la transformada de Fourier y mediante la fórmula dada en el indicador).
Es decir, se quiere demostrar que para un mismo conjunto de datos. pueden ser diferentes ACF. esto no es cierto. Por cierto, la ACF también puede calcularse mediante la transformada de Fourier. Pronto instalaré Matcad y prepararé todos los métodos de cálculo del ACF (incorporado en Matcad, mediante la transformada de Fourier y mediante la fórmula dada en el indicador).
Tienes un malentendido fundamental del concepto de estimación en una muestra.
Nadie conoce la verdadera varianza y la expectativa matricial del EURUSD. Y tú haces el cálculo como si conocieras estas cantidades. Y también se calcula mediante un modelo de regresión lineal.
Aparentemente, tanto la autocorrelación como la correlación pueden implementarse en forma de indicador. Se trata de una tarea que requiere muchos recursos y una gran optimización. No 20 líneas de código.
Y otro gran error fundamental en los cálculos de la correlación (automática o global) - es el uso de valores absolutos de los precios de los instrumentos financieros, en lugar de los relativos. Hay que hacer el logaritmo antes de calcular la correlación de las series de precios.
Si diseccionas una fila, puedes dibujar un abismo de ACF.
Uno hace un intento de alisar con una ventana de Parzen o algo así...
Otro resta una regresión lineal.
¿O quieres decir otra cosa?
Фундаментальная ошибка. Эта АКФ случайной величины, у которой известна дисперисия и мат.ожидание - теоретическое определение.
En la práctica, siempre se refiere al muestreo. La autocorrelación del muestreo viene determinada por el tamaño de la muestra (ventana). No hay una sola sigma, sino sigma(t) y sigma(t + Shift). Y la autocovarianza de la muestra se divide por su producto.
Es muy importante entenderlo:
Por ventana, ¿a qué se refiere? ¿El tamaño de la muestra...? :о)
Así que hay muchas series de tiempo en minutos.
;)
Por ventana, ¿a qué se refiere? ¿Tamaño de la muestra? :о)
Tienes un malentendido fundamental del concepto de estimación en una muestra.
Nadie conoce la verdadera varianza y la expectativa matricial del EURUSD. Y tú haces el cálculo como si conocieras estas cantidades. Y también se calcula mediante un modelo de regresión lineal.
Aparentemente, tanto la autocorrelación como la correlación pueden implementarse en forma de indicador. Se trata de una tarea que requiere muchos recursos y una gran optimización. Y no 20 líneas de código.
Y otro error fundamental en los cálculos de la correlación (autocorrelación o global) - es el uso de los valores absolutos de los precios de los instrumentos financieros, en lugar de los relativos. Es necesario hacer el logaritmo antes de calcular la correlación de las series de precios.
Me temo que no lo entiendes del todo. Existe una función integrada en el paquete de matrices. No me importa lo que sea, puedes logaritmearlo o no. La salida es ACF. Haré lo que prometí. Te mostraré que todos coinciden. Puedes comprobarlo todo. Entonces hablaremos. Bien. Mal. Ahora son sólo palabras. Hay un código en mi extremo en los byes de código. Lo he comprobado dos veces. Pero es muy importante para mí. Haré todas las comprobaciones y lo publicaré. No para demostrarte nada. Lo importante para mí es que realmente lo he hecho bien desde el mathcad. Si encuentras un error, me alegraré, de verdad. Como todos mis algoritmos adaptativos se basan en ACF, no tienen datos de entrada, todo se toma de ACF. Por eso es tan importante para mí...
Tienes un malentendido fundamental del concepto de valoración en una muestra.
Y otro gran error fundamental en el cálculo de la correlación (automática o global) es utilizar los valores absolutos de los precios de los instrumentos financieros en lugar de los relativos. Hay que hacer el logaritmo antes de calcular la correlación de las series de precios.
Un montón de errores fundamentales...
¿No ha olvidado que el forex no puede tener cero o infinito en los "valores de los instrumentos financieros"? DDD
aquí los precios son casi siempre relativos.
No se trata de los precios de las materias primas ni de las curvas bursátiles.
;)
¿Has olvidado que el forex no puede tener cero o infinito en los "valores de la herramienta financiera"? DDD
Los precios aquí son casi siempre relativos.
no son los precios de las materias primas ni las curvas bursátiles.
Se le informa sobre la correcta preparación del precio BP para las estimaciones de correlación. Y no importa a qué mercado pertenezca el instrumento financiero. De hecho, es fundamental.
Hay que entender que es un error global asumir la correlación para el EURUSD y el USDJPY sin logaritmos.