Estadística de la dependencia entre comillas (teoría de la información, correlación y otros métodos de selección de características) - página 5
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El primer paso, extremadamente impreciso, es la desviación. Me han regañado por poner gráficos, pero de ellos se deduce que el método utilizado en este hilo para obtener el residuo no tiene sentido, porque la estadística de ese residuo es tan mala como la de la serie original.
Debería leer el título del tema. ¿Conoce el concepto de selección de características? Se trata de aplicar la correlación lineal y no lineal y otros métodos estadísticos para seleccionar las variables que aportan información sobre el estado de las barras cero o futuras.
Intento abordar el tema sin imponer ninguna limitación, convención o teoría subjetiva
Pues vete a un jardín de infancia, donde no hay teorías, pero aquí se educa a la gente
Y si la gente como tú aquí es educada, les aconsejo que vuelvan a sentarse detrás de un escritorio.
Comediante
¿Y qué impide hacerlo con respecto al retorno? Se puede discretizar, es una variable aleatoria. Un objeto bastante decente para la aplicación de la teoría de la información. ¿Qué búsqueda de identidad puede haber? Estás jugando un juego de guerra, querida...
faa1947: Para mí, TI es una cuestión de codificación y encriptación y el proceso inverso. Aquí se trata de obtener alguna información realmente significativa a partir de fórmulas, supuestamente de TI. Para tales operaciones, existen otras ciencias, que además del análisis, demuestran que realmente vemos lo que vemos, y no algún fantasma, que sólo ve el autor del tema.
Y para mí, en esta tarea, TI es principalmente una herramienta para laextracción de datos. Qué hacer con estos datos es otra cuestión. Lo importante es que realmente vemos algo que no es visible a simple vista. ¿Y de qué otras ciencias hablas?
El artículo concluye que existen correlaciones estadísticas entre los incrementos de las cotizaciones. Una de estas dependencias es bien conocida: la dependencia de la varianza condicional de los incrementos (d[t]) del valor de los incrementos anteriores (r[t-1], r[t-2], ...) y de las varianzas (d[t-1], ... ).
La razón para encontrar la dependencia estadística fue probablemente la volatilidad.
Parece GARCH(p, q). ¿De qué órdenes del modelo podemos hablar?
¿Y cómo ves la volatilidad allí, si sólo se trataba de rendimientos?
Por cierto, el libro sobre semi-invariantes que me aconsejaste puede ser bastante útil para establecer el orden de dependencia.
Sin ánimo de ofender a los participantes activos en el tema. Me recuerda al chiste del avión con todas las piscinas y gimnasios y demás. "Y ahora con todo esto vamos a intentar despegar". La cuestión no es ociosa, sino el aspecto de la aplicación. Es decir, ¿en qué momento se plantea la transición de la teoría a la práctica?
Diapositivas, diapositivas... ) Esto también es de una anécdota.