Comment puis-je faire la différence entre un graphique FOREX et un PRNG ? - page 27
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Ce sera peut-être dans quelques années au plus tôt. Il sera plus utile pour le forum. Ils réfléchiront davantage.
Je suis désolé. Je me fous complètement de vos spéculations arrogantes et hautement mathématiques.
La corrélation (linéaire) de Pearson dans le contexte des citations a probablement été dite depuis le début. C'est inutile, qu'y a-t-il d'autre à dire ?
Seules les corrélations non linéaires peuvent présenter un réel intérêt pratique et personne ici n'en parle vraiment. Car ils sont trop compliqués et inexplorés. Il s'agit de théorie de l'information, de chi-carré et autres incompréhensions pour la grande majorité.
Le sujet a déjà été abordé, mais il a été carrément réduit au clustering de la volatilité, c'est-à-dire à (G)ARCH. C'est loin d'être tout, il y a plus. Peut-être que les semi-invariants seront utiles ici, et peut-être autre chose.
P.S. Reviens quand tu veux, Alexey. Même si tu dis beaucoup de conneries, ça stimule le cerveau.
Sans vouloir vous offenser, il ne s'agit pas du tout de l'outil, mais de la façon dont il est utilisé.
Je ne suis pas offensé. C'est juste que c'est toujours effrayant, vraiment, qu'il y ait un pro qui déterre quelque chose et y fourre son nez, à juste titre. :)
Pourquoi discuter de qui est le plus cool, l'explication est assez simple - le signal original est un segment d'une onde sinusoïdale dans une fenêtre rectangulaire, son ACF est également un segment d'une onde sinusoïdale, mais dans une fenêtre triangulaire, c'est-à-dire exactement ce que nous voyons dans la deuxième figure. Ceci peut être vérifié par des calculs élémentaires. Si nous prenons une sinusoïde non limitée dans le temps, son ACF sera la même sinusoïde. Conclusion 1 : le calcul de Mathdeck est correct. Conclusion 2 : si nous calculons de cette façon l'ACF d'échantillon (et non l'ACF réel, que nous ne connaîtrons jamais) du signal réel, nous devons nous rappeler que le calcul est fait dans la fenêtre, et donc le résultat est toujours déformé.
Avec tout le respect que je vous dois, l'ACF est défini comme la dépendance de l'ACF par rapport à la distance entre les échantillons, la différence n'est donc pas si fondamentale. Et la formule classique elle-même (qui, comme on l'a souligné à juste titre ci-dessus, implique au moins la stationnarité du processus au sens étroit, plus son ergodicité) le confirme.
C'est agréable et plus correct. La différence réside dans la comparaison entre les deux. Lors du calcul de l'ACF, deux ensembles de données différents sont comparés. Lors du calcul de l'ACF dans la première étape, le tableau est comparé à lui-même (c'est pourquoi en ACF zéro = 1, les tableaux sont complètement identiques). À la deuxième étape, le tableau est décalé le long de l'axe temporel et comparé au tableau initial, et ainsi de suite, jusqu'à ce qu'il n'y ait plus de sens à le décaler, le tableau ayant dépassé le premier ACF=0.
L'ACF est défini comme la dépendance du CQ par rapport à la distance entre les échantillons, la différence n'est donc pas si fondamentale.
Je dirais que l'ACF est une fonction du décalage du tableau (tau) par rapport au premier, et non une fonction de la distance entre les comptes (distance entre les comptes, généralement une constante).
Le point est différent. J'ai donné une formule, fait un indicateur et l'ai mis dans la base de code. Mais ils disent qu'il n'est pas calculé correctement, qu'il faut en quelque sorte "faire le ménage", qu'il existe un calcul plus correct ... qui présente des propriétés de robustesse, non paramétriques ...
Je vous demande de me dire où c'est faux, quelle est la différence ? montrer un meilleur, correct.... c'est juste une formule, vous la prenez et la calculez comme MA. Mais comment utiliser ces résultats et ces calculs... Vous devez comprendre ce pour quoi vous calculez.
Dans mon message personnel (et sur le forum) ils ont écrit beaucoup de choses, comme je suis un crétin, mon indicateur est débile, je suis débile, je ne connais pas les mathématiques, et je ne suis pas capable de programmer, l'indicateur affiche toujours un sur la 0ème barre, il est impossible de trader avec lui.... que dois-je leur dire ? Je veux pleurer d'analphabétisme ... vous n'avez même pas une approche académique de l'analyse ... tout le monde est intéressé par le moment où il faut appuyer sur le bouton et quel bouton...
L'indicateur affiche toujours un sur la barre 0, il est impossible de trader avec lui..... Que dois-je leur dire ? Ça me fait pleurer d'analphabétisme... vous n'avez même pas une approche académique de l'analyse... Tout le monde veut savoir quand appuyer sur le bouton et quel bouton appuyer...
Les personnes qui comprennent l'ACF ne le retireront pas de la kodobase, car l'ACF (a) doit être accompagné d'informations complémentaires, (b) n'a en soi aucune valeur particulière, car il faut l'utiliser avec d'autres instruments, qui ne sont pas dans la kodobase. Par conséquent, en le plaçant dans la kodobase, vous l'avez destiné précisément aux citoyens au bec ouvert, futurs milliardaires.
Quant à l'approche académique, vous avez tort. Il y a de telles personnes sur ce forum et elles sont assez nombreuses. Et vous ne pouvez pas échapper à une erreur systématique du premier type : résoudre un mauvais problème avec les bonnes méthodes. Et vous n'acceptez pas les critiques de ces personnes qui le comprennent.
Désolé d'être brutal.
1. Ce n'est pas ma formule. Ne me l'attribuez pas. Je l'ai appris dans des manuels et des paquets de maths. Je ne l'ai pas inventé. C'est exactement la même chose sur le wiki. La formule correspond à 100%. Qu'est-ce qu'il y a à nettoyer ?
2. La photo que vous avez citée était la mienne, où j'ai montré àhrenfx les différences du mieux que je pouvais.
3) Oui, c'est exactement ce qui se passe et je tiens à préciser que cela ne m'arrive pas. Et MathCAd, ajoutez MathLab ici et cela donne exactement la même chose, car lcorr(Y,Y) est une fonction intégrée à matcad, je ne l'ai pas programmée et je ne l'ai pas inventée.... (Toute personne connaissant Mathcad peut aller vérifier) Croyez-vous honnêtement que ces deux logiciels mathématiques ne calculent pas correctement l'ACF ?
4. Donnez-moi la formule. Je veux vraiment voir des méthodes robustes et non-paramétriques...
1. Oui. Ouais, tu vas laisser le forum ici, comment venir......
Comme le dit la députée de la Douma d'État Maria Kozhevnikova, "C'EST DU BOUILLON !".
Privalov, l'autocorrélation est une quantité sans dimension qui montre les putains de caractéristiques d'une fonction par rapport à elle-même. L'autocorrélation d'une fonction périodique est également une fonction périodique.
L'autocorrélation d'un sinus est COSINUS. L'autocorrélation du cosinus est COSINUS.
http://sfprime.net/lls/pcs.htm
L'autocorrélation d'une onde sinusoïdale est une forme d'onde cosinusoïdale [REF10].
10. Applied Fourier Analysis, Harcourt Brace College Outline Series, Hwei P. Hsu, Harcourt Brace College Publishers, New York (1984). ISBN 0-15-60169-5.
Je peux vous donner une douzaine d'autres références. Vous en avez besoin ?
Et selon vous (et Mathworks), il s'avère qu'un morceau de sinus à 0 est comme un morceau de sinus à 200 MILLE FOIS PLUS qu'un morceau du même sinus à 200 000, n'est-ce pas ?Privalov, c'est un lycée de 7ème ou 8ème année.
La formule sur wikipedia n'est PAS la même, elle est juste normalisée là (n-k) de sorte que pour différents décalages vous obtenez des chiffres comparables. Il n'y a donc qu'UN seul petit nombre moyen dans Wiki, alors que vous avez de très nombreux petits nombres dans votre formule, tous indexés d'une manière ou d'une autre. Qu'est-ce que c'est ?
2. Vous vous trompez.
3. Oui, ce sont des idiots. Une bande de physiciens sous performants qui ne sont pas devenus physiciens, alors ils ont décidé d'écrire le logiciel MathWorks en Fortran.
Voici un lien où un membre du personnel de MathWorks - lorsqu'on lui demande pourquoi leur ACF est rejeté, c'est-à-dire qu'il s'estompe, répond qu'il est produit DANS FENÊTRE, et donc que plus la période de test de l'ACF est longue, moins il reste d'échantillons et donc que leur ACF s'estompe toujours.
http://www.mathworks.co.uk/matlabcentral/answers/36882
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2 commentaires
Merci beaucoup pour votre contribution, Monsieur. Le résultat est ce que j'attendais.
J'ai cependant une dernière question : pourquoi la fonction d'autocorrélation s'aplatit-elle au début et à la fin de la période ?
Car la sommation fait nécessairement intervenir de moins en moins de termes au fur et à mesure que le décalage augmente. Pensez à décaler un vecteur de longueur finie par rapport à lui-même. Plus le décalage est important, moins il y a de chevauchement et donc moins il y a de produits dans la somme.
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Privalov, cessez de prier MATLAB, il vous sortira de certaines idées fausses. Pourquoi diable devrais-je croire aveuglément une bande de physiciens inconnus et anonymes qui ont écrit ce mastodonte ?
4. Pourquoi, tu deviens paresseux ? Voici un lien vers la section russe de Wikipedia :
https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%9A%D0%BE%D1%80%D1%80%D0%B5%D0%BB%D1%8F%D1%86%D0%B8%D1%8F
Ceci, Privalov, est une corrélation. Il est calculé ici de manière non paramétrique. Vous pouvez calculer l'autocorrélation de la même manière si la SECONDE fonction est la PREMIÈRE fonction, mais avec un décalage. Toutes les méthodes connues de calcul de la corrélation, dont il existe des dizaines, s'appliquent également à l'autocorrélation, puisque cette dernière n'est qu'un cas particulier de la corrélation.
Merde, collègues, eh bien laissez-moi quitter ce forum - pour travailler pour moi-même, s'il vous plaît ne soyez pas stupide. Cette mise en avant de l'égalité des chances m'ennuie. D'accord, si c'était quelque chose de compliqué, mais c'est élémentaire. Bien que, .... Si MathWorks a été stupide pendant tant d'années, que demander au reste d'entre nous ?
C'est étrange de vous entendre dire ça. Croyez-vous vraiment que le classement ne tient absolument pas compte des valeurs absolues?
La principale exigence pour les méthodes non paramétriques est la robustesse au "bruit" et aux distributions (en particulier les queues grasses). Cela peut se faire au détriment de la précision, qui est souvent insaisissable et trompeuse.
Quel est le problème avec Matcad ? Il compte ce qui lui est donné en entrée. Dans ce cas, deux échantillons de 1000 points chacun sont décalés - bien sûr, avec un décalage complet, les données ne se chevauchent pas, il n'y aura rien à comparer.
Continuez le premier échantillon jusqu'à 2000 points, et il n'y aura pas de décoloration.