¿Cómo se comparan correctamente dos filas no superpuestas? - página 5

[Renat Akhtyamov]

Evgeny Belyaev:

google : Invariantes del mercado.

Digamos que una determinada acción cotiza actualmente en torno a los 10 rublos. Entonces, un aumento de su precio en 1 rublo sería del 10%. Supongamos que al cabo de unos años el precio de la acción ha subido a 100 rublos. El aumento del precio de 1 rublo será sólo del 1%. Un rublo por una acción de 10 rublos y una acción de 100 rublos son cosas muy diferentes, por lo que los inversores se centran en los rendimientos porcentuales más que en los monetarios, es decir, se centran en los valores relativos más que en los absolutos.

Eso parece ser lo que se necesita.

Una opción interesante. Pero ya se ha expresado más arriba. Unos cuantos posts sobre métodos estadísticos. La idea es que un determinado rango de precios sea tratado como máximo y mínimo. Pero escribí sobre cómo el método se va de las manos cuando se supera el máximo o el mínimo. Y tienes que ser capaz de superponer adecuadamente los rangos como.

[CHINGIZ MUSTAFAEV]

El sufrimiento por la propia ignorancia es una causa sagrada)

[secret]

Aleksey Nikolayev:

Alexey, ¿podrías sugerir alguna regresión que sea robusta a los valores atípicos, preferiblemente en forma de fórmulas)?

Más exactamente, ni siquiera a los valores atípicos, sino a la débil correlación de las series.

Porque el ISC de siempre es una mierda con datos reales. Lo sé con más precisión a ojo).

[Evgeny Belyaev]

Renat Akhtyamov:
Una opción interesante. Pero ya se ha comentado más arriba. Algunas entradas sobre métodos estadísticos. Lo esencial es que un determinado rango de precios se trata como un máximo y un mínimo. Pero escribí sobre cómo el método se va de las manos cuando se supera el máximo o el mínimo. Y tienes que ser capaz de superponer adecuadamente los rangos como.

Estás fuera de onda. Ve a la parrilla.

[Vladimir]

Evgeniy Chumakov:

Hay dos filas no superpuestas que están en "niveles diferentes" (como en la imagen de arriba).

¿Cómo se pueden "combinar" para que estén uno al lado del otro y se superpongan?

Puedes calcular una media en cada fila, entonces fila_1 = valor_1/media_1, etc. Pero, ¿es ésta la forma correcta de hacerlo? ¿Afecta el tamaño de la muestra a la adecuación de los resultados... ¿o debería hacerse de otra manera? ¿O a través de la normalización de Max y Min? ¿Otra vez el período de muestreo? En realidad, ¿cuál es el camino correcto?

Creo que sabes lo que quiero decir...

No, no está claro. Qué significa hacer cualquier cálculo (cálculos, comparaciones, gráficos, cuantificación de series, construcción de redes neuronales,...) correctamente, es decir, obtener un beneficio al final - esta es la pregunta a la que todos buscamos respuesta.

[Yousufkhodja Sultonov]

secret:
Alexey, ¿podrías sugerir algún tipo de regresión que sea robusta a los valores atípicos, preferiblemente de forma inmediata en forma de fórmulas)?

Por lo demás, el CSI está mintiendo totalmente sobre los datos reales.

https://www.mql5.com/ru/forum/372456/page3#comment_23234856

[Aleksey Nikolayev]

secret:
Alexey, ¿podrías sugerir alguna regresión resistente a los valores atípicos, preferiblemente en forma de fórmulas)?

Más concretamente, ni siquiera a los valores atípicos, sino a la débil correlación de las series.

Porque el ISC de siempre es una mierda con datos reales. Yo soy más preciso a ojo).

Sólo hay fórmulas para el CNA) Por eso es muy favorito y se utiliza a menudo, a pesar de todos los problemas) Para todos los demás - juguetear con los métodos numéricos...

Si la correlación es débil, entonces o bien la correlación es débil (no significativa) o bien no es lineal.

Prueba el método Theil-Sen para estimar el coeficiente de regresión lineal. Es bastante popular y se utiliza ampliamente en diversas ciencias, pero no suele emplearse en el comercio.

[Yousufkhodja Sultonov]

Aleksey Nikolayev:

Las fórmulas sólo están disponibles para ANC) Por esta razón es muy querido y se utiliza a menudo, a pesar de todos los problemas) Para todos los demás - jugar con los métodos numéricos...

Si la correlación es débil, entonces la relación es débil (no significativa) o no es lineal.

Prueba el método Theil-Sen para estimar el coeficiente de regresión lineal. Es bastante popular y se utiliza ampliamente en todo tipo de ciencias, pero por alguna razón no se menciona a menudo en el comercio.

Por desgracia, nadie ve más allá de su nariz. Desde hace tiempo se ha desarrollado un ISC para la regresión no lineal: se llama PNB. En el foro se dedican muchos temas a este problema, pero todo el mundo se obstina en "ignorarlo". Los PNB nacieron y se desarrollaron en nuestro foro. Debería ser una pena enfrentarse a las dificultades cuando hay soluciones obvias al problema. Dales un autor extranjero, a pesar de que no son rival para el PNB. Demostrado muchas veces. Me estoy cansando de decirlo públicamente. Creo que en la época de Gauss y de los dos autores de la ISC, era más fácil promover los logros a las masas. Estoy dispuesto a comparar el PNB con el famosométodo Theil-Senhttps://www.mql5.com/ru/forum/372456/page5#comment_23244541

[Dmitry Fedoseev]

Yousufkhodja Sultonov:

Por desgracia, nadie puede ver más allá de su nariz. Hace tiempo que se ha desarrollado un ISC para la regresión no lineal: se llama PNB. En el foro se dedican muchos temas a este problema, pero todo el mundo se obstina en "ignorarlo". Los PNB nacieron y se desarrollaron en nuestro foro. Debería ser una pena enfrentarse a las dificultades cuando hay soluciones obvias al problema. Dales un autor extranjero, a pesar de que no son rival para el PNB. Demostrado muchas veces. Me estoy cansando de decirlo públicamente. Creo que en la época de Gauss y de los dos autores de la ISC, era más fácil promover los logros a las masas. Estoy dispuesto a comparar el PNB con el famosométodo Theil-Senhttps://www.mql5.com/ru/forum/372456/page5#comment_23244541

Yusuf, eres tú el que no entiende lo elemental.

[Yousufkhodja Sultonov]

Dmitry Fedoseev:

Yusuf, tú eres el que no entiende lo básico.

¿Qué es exactamente lo que no entiendo? Por favor, ilumíneme.