Discussione sull’articolo "Approccio econometrico all'analisi dei grafici" - pagina 9

Sì? E credo che tu abbia posto a faa1947 domande tali da far pensare che tu non sia consapevole dei problemi.

Ad esempio, la distribuzione statistica è una caratteristica di variazione. La stazionarietà è temporale...

questa è la sua perla:

L'intera popolazione di oggetti (osservazioni) da studiare è chiamata popolazione generale.

Il concetto di popolazione generale è in un certo senso analogo al concetto di variabile casuale (legge di distribuzione delle probabilità, spazio delle probabilità), poiché è completamente condizionato da un certo insieme di condizioni.

Io credo di sì. Non dovrebbero influenzare in alcun modo i parametri statistici del campione (in particolare, i parametri di distribuzione). Ecco perché sono outlier.

E ho visto dati secondo cui lo svantaggio dei modelli non lineari è la necessità di un campionamento significativo..... circa 1000 pezzi.

Numerosi esempi in Matlab e altri pacchetti ne contengono un centinaio. Non capisco se è solo un esempio o se c'è qualcosa dietro. Non approfondirò questo argomento. Tuttavia, è necessario essere coerenti.

Chiarite il significato del termine "rack" per favore.

C'era un testo in inglese. - la mia traduzione. Un rack comprende tutti i CB che rientrano in un intervallo. Faccio un esempio di 3600 candele con diverse ripartizioni. In STATISTICA è il concetto di larghezza. Per x è il valore delle quotazioni. Da 1,2-1,3 si è verificato più di 700 volte su 3600 candele.

Più alto è il numero di candele, peggiore è la normalità. Recuperato da STATISTICHE

Non esistono metodi universali per eliminare gli outlier...

Ecco perché la dimensione del campione deve essere grande.

Non ho opinioni sulla dimensione del campione. Prendiamo M1 per un anno e H1 per lo stesso anno. Numero di candele diverso. Qual è il migliore? Le tendenze su M1 sono diverse da quelle su H1, ma stiamo andando a detrend..... Non è affatto chiaro.

Riguardo alle tendenze. Non ho fatto ricerche in merito. Lo terrò presente.

Mi sembra che per molti versi il cane sia sepolto dalle tendenze. La presenza di tendenze distorce le statistiche. Se le statistiche sono state detrenderizzate male, la distorsione rimane. Che cos'è un trend? Potrebbe essere una regressione? Se è così, è possibile ottenere un detrending di alta qualità attraverso regressioni non lineari. Ma su quale numero di candele? Sono solo domande senza risposta.

Mi prendo un po' di tempo.... e cercherò di darvi il mio parere più tardi... ma in generale sono d'accordo con l'elenco procedurale proposto....

A questo elenco vorrei aggiungere un altro desiderio: utilizzare pacchetti come Matlab o, in caso estremo, STATISTICS per i calcoli. Attribuisco un'importanza decisiva a questo aspetto, perché (1) escluderemo interpretazioni diverse dei termini, (2) limiteremo la gamma dei problemi, (3) otterremo risultati che possono essere confrontati senza entrare nelle sottigliezze dei calcoli.

N.S. Kremer, Teoria della probabilità e statistica matematica, pag. 286. Verbale.

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La stessa cosa in altre parole. Ammetto che potrei capire qualcosa di diverso da voi. Non so cosa sia una caratteristica di variazione. Ora tocca a voi.

Il problema della terminologia è estremamente spiacevole. Vorrei ricordare l'insegnamento universitario, quando il docente dice "solo secondo le mie lezioni" o "secondo il libro di testo di tale e tal altro autore" e fornisce l'esatto riferimento bibliografico. E questo non perché Kremer abbia sbagliato. È solo che ha "munizioni per un sistema diverso". Se si esaminano e si selezionano argomenti decenti di MQL4, tutti sono stati alla fine impantanati dai tentativi di armonizzare la terminologia e i tentativi di fornire calcoli sono sempre falliti. Lo scopo dell'argomento è scomparso. Quindi, ancora una volta, il mio suggerimento è un pacchetto che abbia una sezione chiamata Econometria. Il candidato migliore è Matlab, anche se esistono pacchetti specializzati come Eviews.

http://www.nsu.ru/phpBB/viewtopic.php?t=22051

La "Teoria delle distribuzioni"di Kendal e Stewart tratta alcuni punti in modo più dettagliato.

Grazie per i link. Improvvisamente c'è chiarezza. Vale la pena ricordare perché stiamo facendo un giardino? Abbiamo bisogno di: inversione del mercato, continuazione del mercato e, idealmente, di distinguere l'inversione dalla correzione (flat). In questo caso, dobbiamo partire dal numero di candele, che non sarà superiore a 100 (alla domanda di 1000 in denkir). Le candele in una quotazione dipendono e, come mi sembra, la dimensione del campione dovrebbe essere presa in base all'ACF - dove è svanito, questa è la dimensione del campione.

faa1947:

C'era un testo in inglese. - la mia traduzione. Un rack comprende tutti i CB che rientrano nello stesso intervallo. Faccio un esempio su 3600 candele con spaziature diverse. In STATISTICA è il concetto di larghezza. Per x è il valore delle quotazioni. Da 1,2-1,3 si è verificato più di 700 volte su 3600 candele.