De la teoría a la práctica - página 462
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en realidad no, permite separar los componentes periódicos...
laautocorrelación, así como la correlación, no son aplicables a los tiempos no estacionarios
la autocorrelación y la correlación no son aplicables a los tiempos no estacionarios
¿Quién te impide usarlo?
Sobreestimación, Spearman no es mejor.
La sobrevaloración sale a la luz, Spearman tampoco es mejor
¿y quién impide que se aplique?
No quién, sino qué - entendiendo el simple hecho de que estamos tratando con un valor de muestra que sólo tiene sentido (converge a algo a medida que el tamaño de la muestra aumenta) cuando es estacionario.
No quién, sino qué - una comprensión del simple hecho de que estamos tratando con un valor de la muestra que sólo tiene sentido (converge a algo a medida que el tamaño de la muestra aumenta) cuando es estacionario.
El ACF tiene sentido para cualquier señal, incluso la no estacionaria.
No. Para los no estacionarios, tiene sentido hablar de un QF que dependerá de dos variables, no de una, como el ACF. Es posible de alguna manera (en un gran número de formas diferentes) convertir este QF en algo que depende de una variable. Pero no lo llames ACF, no te confundas ni confundas a los demás.
No. Para los no estacionarios, tiene sentido hablar de un QF que dependerá de dos variables, no de una, como el ACF. Es posible de alguna manera (en un gran número de formas diferentes) convertir este QF en algo que depende de una variable. Pero no deberías llamarlo ACF, no es necesario confundirte a ti mismo y a los demás.
La verdad es que no. La ACF en este caso es simplemente la convolución clásica de cualquier señal en algún segmento limitado con su copia.
No hay nada inusual en ello, ni hay ninguna razón para el pánico.
La cantidad de variables de las que depende el ACF no juega ningún papel aquí.
(converge a algo con el aumento del tamaño de la muestra) sólo en la estacionalidad.
todo converge a algo, cuentes lo que cuentes, existe la teoría de los números, incluso tiene regularidades, que aparecen con una gran muestra de valores, aunque ella (la teoría de los números) no estudia ningún proceso físico o de otro tipo
En el hilo se mencionó una necesidad de la función de autocorrelación para más de un parámetro, es una investigación desde el campo de los campos, dudo que una función discreta en la escala de tiempo (serie de precios) pueda ser considerada por un campo
Y en general, el análisis de correlación de una función no periódica, ¿qué debería mostrar? El análisis de correlación en una función periódica mostrará la distribución del espectro de frecuencias, y ¿qué debería mostrar el análisis de correlación del gráfico de precios?
He encontrado una buena lectura sobre el tema, muy similar al libro de texto que estudié hace 20 años http://scask.ru/book_brts.php?id=16
todo converge a algo, cuentes lo que cuentes, existe la teoría de números, incluso tiene regularidades que aparecen en una gran muestra de valores, aunque ella (la teoría de números) no estudia ningún proceso físico o de otro tipo
En el hilo se mencionó una necesidad de la función de autocorrelación para más de un parámetro, es una investigación desde el campo de los campos, dudo que una función discreta en la escala de tiempo (serie de precios) pueda ser considerada por un campo
Y en general, el análisis de correlación de una función no periódica, ¿qué debería mostrar? El análisis de correlación en una función periódica mostrará la distribución del espectro de frecuencias, y ¿qué debería mostrar el análisis de correlación del gráfico de precios?
Necesitamos una medida de "memoria": un valor numérico específico de la dependencia de los incrementos de precios entre sí en la ventana deslizante de tiempo.
Esto permite afirmar si la suma de los incrementos en esa ventana forma un número perteneciente a la distribución gaussiana o no.
De hecho, el ACF es el Grial, amigos. Muestra si estamos en una tendencia o en una zona plana...
Sólo hay que aprender a calcularlo correctamente, que es lo que estoy haciendo ahora...