De la théorie à la pratique - page 462
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pas vraiment, permet de séparer les composants périodiques...
l'autocorrélation, ainsi que la corrélation, ne sont pas applicables aux temps non stationnaires
l'autocorrélation ainsi que la corrélation ne sont pas applicables aux temps non stationnaires
Qui vous empêche de l'utiliser ?
Surestimation, Spearman n'est pas mieux.
Over-rating sort, Spearman n'est pas mieux non plus
et qui empêche son application ?
Pas qui, mais quoi - en comprenant le simple fait que nous avons affaire à une valeur d'échantillon qui n'a de sens (converge vers quelque chose lorsque la taille de l'échantillon augmente) que lorsqu'elle est stationnaire.
Pas qui, mais quoi - une compréhension du simple fait que nous avons affaire à une valeur d'échantillon qui n'a de sens (converge vers quelque chose à mesure que la taille de l'échantillon augmente) que lorsqu'elle est stationnaire.
L'ACF est logique pour tout signal, même non stationnaire.
Non. Pour les non-stationnaires, il est logique de parler d'un QF qui dépendra de deux variables, et non d'une seule, comme l'ACF. Il est possible, d'une manière ou d'une autre (et d'un grand nombre de manières différentes), de transformer ce QF en quelque chose qui dépend d'une variable. Mais ne l'appelez pas ACF - ne vous confondez pas avec les autres.
Non. Pour les non-stationnaires, il est logique de parler d'un QF qui dépendra de deux variables, et non d'une seule, comme l'ACF. Il est possible, d'une manière ou d'une autre (et d'un grand nombre de manières différentes), de transformer ce QF en quelque chose qui dépend d'une variable. Mais vous ne devriez pas l'appeler un ACF - inutile de vous embrouiller et d'embrouiller les autres.
Pas vraiment. Dans ce cas, l'ACF est simplement la convolution classique de tout signal sur un segment limité avec sa copie.
Il n'y a rien d'inhabituel à cela, ni aucune raison de paniquer.
Le nombre de variables dont dépend l'ACF ne joue pas de rôle ici.
(converge vers quelque chose avec une taille d'échantillon croissante) seulement à la stationnarité.
tout converge vers quelque chose, quel que soit le nombre, il y a la théorie des nombres, même elle a des régularités, qui apparaissent avec un grand échantillon de valeurs, bien qu'elle (la théorie des nombres) n'étudie aucun processus physique ou autre.
La nécessité de la fonction d'autocorrélation pour plus d'un paramètre a été mentionnée dans le fil de discussion, il s'agit d'une recherche dans le domaine des domaines, je doute qu'une fonction discrète sur l'échelle de temps (série de prix) puisse être considérée comme un domaine.
Et en général, l'analyse de corrélation d'une fonction non périodique, que doit-elle montrer ? L'analyse de corrélation d'une fonction périodique montrera la distribution du spectre de fréquence, et que doit montrer l'analyse de corrélation du graphique des prix ?
J'ai trouvé une bonne lecture sur le sujet, très similaire au manuel que j'ai étudié il y a 20 ans http://scask.ru/book_brts.php?id=16.
tout converge vers quelque chose, quel que soit le nombre, il y a la théorie des nombres, même elle a des régularités qui apparaissent dans un grand échantillon de valeurs, bien qu'elle (la théorie des nombres) n'étudie aucun processus physique ou autre.
La nécessité de la fonction d'autocorrélation pour plus d'un paramètre a été mentionnée dans le fil de discussion, il s'agit d'une recherche dans le domaine des domaines, je doute qu'une fonction discrète dans l'échelle de temps (série de prix) soit digne d'être considérée par un domaine.
Et en général, l'analyse de corrélation d'une fonction non périodique, que doit-elle montrer ? L'analyse de corrélation d'une fonction périodique montrera la distribution du spectre de fréquence, et que doit montrer l'analyse de corrélation du graphique des prix ?
Nous avons besoin d'une mesure de la "mémoire" - une valeur numérique spécifique de la dépendance des incréments de prix les uns par rapport aux autres dans la fenêtre de glissement temporel.
Cela permet de dire si la somme des incréments dans cette fenêtre forme un nombre appartenant à la distribution gaussienne ou non.
En fait, l'ACF est le Graal, les amis ! Il montre si nous sommes dans une tendance ou une zone plate...
Il faut juste apprendre à le calculer correctement - c'est ce que je fais maintenant...