Une corrélation nulle entre les échantillons ne signifie pas nécessairement qu'il n'y a pas de relation linéaire. - page 3
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Voici un autre lien en bas de page qui dit
https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция#.D0.9A.D0.BE.D1.8D.D1.84.D1.84.D0.B8.D1.86.D0.B8.D0.B5.D0.BD.D1.82_.D0.BA.D0.BE.D1.80.D1.80.D0.B5.D0.BB.D1.8F.D1.86.D0.B8.D0.B8_.D0.9F.D0.B8.D1.80.D1.81.D0.BE.D0.BD.D0.B0
Si X,Y sont des variables aléatoires indépendantes, alors R(x,y)=0. L'inverse est généralement incorrect.
C'est juste pour confirmer le sujet du fil. Oui, vous avez raison.
Un jeu de chiffres.
Adressé à Voznesensky - mais applicable à nous.
Il s'avère que j'ai été idiot de revérifier mon code 10 fois avant de le poster. J'ai regardé dans les manuels. J'ai vérifié avec des échantillons de matrice avec des paquets de matrice connus. En particulier, il y a une fonction intégrée dans matcadet. J'ai vérifié que tout coïncide. Mais il s'avère que c'est faux...
Peut-être pouvez-vous m'éclairer sur le bon chemin ? Avant que je ne me trompe vraiment.
juste au cas où https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция
Votre lien vers wikipedia donne la définition correcte de l'autocorrélation, qui n'a rien à voir avec ce que vous avez dans votre indicateur.
Quelle est la fonction dans Mathcad ?
Il existe également une variante de l'indicateur d'"autocorrélation". Très similaire à la vôtre et également fausse. Quelque chose que vous comptez tous les deux différemment et dont vous ne comprenez pas la signification.
Votre lien vers wikipedia donne la définition correcte de l'autocorrélation, qui n'a rien à voir avec ce que vous avez dans votre indicateur.
Quelle est la fonction dans Mathcad ?
Il existe également une variante de l'indicateur d'"autocorrélation". Très similaire à la vôtre et également fausse. Quelque chose que vous comptez tous les deux différemment et dont vous ne comprenez pas la signification.
et quelles sont les différences ? donnez-moi un calcul correct. alors nous parlerons. jusqu'à présent, c'est juste une déclaration générale.
1. Pierson a tort.
2. spearman a tort
3. l'ACF n'est pas du tout compris
4. vous devez comprendre correctement ce que signifie corrélation =0
P.S. écrivez-le, c'est intéressant ... terriblement intéressant ...
Votre lien vers wikipedia donne la définition correcte de l'autocorrélation, qui n'a rien à voir avec ce que vous avez dans votre indicateur.
Quelle est la fonction dans Mathcad ?
Il existe également une variante de l'indicateur d'"autocorrélation". Très similaire à la vôtre et également fausse. Quelque chose que vous comptez tous les deux différemment et dont vous ne comprenez pas la signification.
Lisez ce code que Sergei a... https://www.mql5.com/ru/code/8295 Bumped by a few facts :
1. SKO est calculé pour l'ensemble de l'échantillon, c'est-à-dire que si nous définissons historique = 2000 barres, alors l'ACF autour de la 1500ème barre est normalisé pour le futur.
2) Régression linéaire - également calculée sur l'ensemble de l'historique
3. le commentaire "Calcul ACF" - une valeur de référence m = [0 ... Historique] est prise,
et à partir de là, l'ACF( f( i ), f( i + m ) ) est calculé dans le passé. C'est-à-dire le graphique final
est un tracé de l'ACF "par lui-même avec un décalage" = [0 ... Historique].
.
C'est-à-dire que lorsque nous regardons le graphique de cet indicateur, à la 500ème barre, ce n'est pas la valeur de la fenêtre ACF pour la 500ème barre,
mais l'ACF normalisé-à-futur avec le décalage = 500. Seulement calculé pas par la taille de l'échantillon = Histoire,
mais par la taille de l'échantillon = Histoire - 500. Et à la 1000ème barre, par exemple, il y a un coup d'œil en termes de régression et de RMS dans le futur déjà à 1000 barres,
et l'échantillon "s'amincit" de 1000 éléments. Sur la barre de zéro, elle est claire - une juste parce qu'elle est sur elle-même.
.
En général, l'indicateur a une protection de haut niveau contre la compilation, bien qu'il soit dans le code source ;-). La protection
est qu'il montre quelque chose, mais même si vous savez ce que c'est, il y a un certain nombre d'erreurs.
des décisions "architecturales" qui incitent à tout réécrire.
.
Hrenfx, merci de le signaler. J'ai lu le code de l'indicateur comme un roman policier fascinant. Écrivez-en plus :-).
.
P.S. : corrigez-moi si je me trompe.
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P.S. 2 : Je ne sais pas comment... Mais il serait probablement cool de voir un graphique de l'ACF correct,
tracé contre X=barre, Y=valeur de l'ACF, et Z- biais entre les échantillons ;-)
.
P.S. 3 : ACF est normalisé à ACF[0], dans lequel je me suis retrouvé avec nombre = 1440.
Théoriquement... si vous normalisez ACF à l'échantillon = 1440, c'est bien, mais le point est,
plus loin dans l'historique, le nombre de barres diminue => la normalisation ramène le graphique à zéro.
P.S. 2 : Je ne sais pas comment... mais il serait probablement cool de voir un graphique de l'ACF correct,
tracé contre X=barre, Y=valeur de l'ACF, et Z- biais entre les échantillons ;-)
Qu'est-ce qui l'en empêche ?
Mais encore une fois, vous devrez interpréter ce graphique plus tard... Je dois faire une hypothèse...
Pour faire un bloc de décision, un testeur automatique, puis un testeur avec OOS...
Au fait, P.S. 4 :
- J'ai fait une blague dans mon message sur la "protection". Les erreurs, bien sûr, arrivent à tout le monde.
Par conséquent, il s'agit exactement d'une blague.
Eh bien... Je ne sais pas comment :-). J'utilise Mql et C++. Et je ne sais pas comment faire de si beaux graphiques ;-).
Mais encore une fois, vous devrez interpréter ce graphique plus tard... Je dois faire une hypothèse...
Pour faire un bloc de décision, un testeur automatique, puis un testeur avec OOS...
En csv et en excel pour en faire un graphique. Juste pour l'apercevoir.
En csv et en excel pour faire un diagramme. Juste pour en avoir un aperçu
:-)