Correlazione zero del campione non significa necessariamente che non ci sia una relazione lineare - pagina 5
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Questa è la cosa giusta da fare, bisogna andare in fondo alla questione. Non puoi criticarli subito. Che cosa, per esempio, lo stesso Pearson non è riuscito ad applicare.
Non applico Pearson da nessuna parte. Semplicemente non esisteva in MQL4 in una forma corretta. Ma è disponibile ora.
Non significa affatto che Pearson stia mentendo. Una formula non può mentire, è solo una formula... forse stai solo cercando di applicarlo male. Oppure avete aspettative troppo alte per questo. Pearson non c'entra niente, è bravo, ha scritto la formula, un sacco di gente la usa... grazie.
Quando si considera la correlazione - è una cosa. Ma quando iniziano a parlare di correlazione lineare - è un'altra cosa. Ci sono un sacco di posti dove la gente scrive che la presunta correlazione zero del campione è l'assenza di correlazione lineare. Non solo questo non è vero. È anche che la gente non capisce cosa sia una relazione lineare. Il thread di esempio vi avverte di non prendere per buona la nostra parola.
Z.I. su matkad. cercalo lì per certo è (AKF). purtroppo, su questo Windows 7-ku non può mettere matkad. sarà presto demolito. metterà. può inviare in un file personale. dove ho fatto tutti i controlli.
Sergey, grazie per aver prestato attenzione alla mia osservazione :-),
per chiarire: ho scritto "come interpreterei la parola "autocorrelazione" :-).
Un approccio così ingenuo - quando si è capito subito cosa si intendeva con
e non ci si preoccupa di cosa si intende effettivamente.
:-)
guardate di nuovo la formula https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция ACF dipende solo da tau, dal bias, nessuna finestra.
Se si inserisce una variabile aggiuntiva N, significa che per lo stesso set di dati, diciamo 1 2 3 4 5 6 7 8 9, possono verificarsi diversi ACF, a seconda del N selezionato. Questo è sbagliato. Un set di dati - un ACF, un altro set di dati - un altro ACF, ecc.
Errore fondamentale. Questa ACF di una variabile casuale con varianza e aspettativa note è una definizione teorica.
In pratica, si riferisce sempre a un campione. L'autocorrelazione campionaria è definita dalla dimensione del campione (finestra). Non c'è un solo sigma, ma sigma(t) e sigma(t + Shift). E l'autocovarianza del campione è divisa per il loro prodotto.
Questo è molto importante da capire:
Un po' di alfabetizzazione.
Un altro errore comune è quello di confondere i concetti di "coefficiente di correlazione" (cioè una caratteristica della relazione stocastica tra s.v.) e "coefficiente di correlazionecampione "(una stima - una delle tante possibili - del vero SC). In realtà sono cose completamente diverse, e sostituire l'una con l'altra è fondamentalmente sbagliato.
L'errore fondamentale. Questa ACF di una variabile casuale con varianza e aspettativa note è la definizione teorica.
In pratica, si riferisce sempre a un campione. L'autocorrelazione campionaria è definita dalla dimensione del campione (finestra). Non c'è un solo sigma, ma sigma(t) e sigma(t + Shift). E l'autocovarianza del campione è divisa per il loro prodotto.
Quindi vuoi dimostrare che ci possono essere diversi ACF per lo stesso set di dati. L'ACF può anche essere calcolato attraverso la trasformata di Fourier. Presto installerò Matcad e preparerò tutti i metodi di calcolo dell'ACF (integrati in Matcad, attraverso la trasformata di Fourier e attraverso la formula data nell'indicatore).
Cioè si vuole dimostrare che per lo stesso insieme di dati. possono essere diversi ACF. questo non è vero. L'ACF può anche essere calcolato attraverso la trasformata di Fourier. Presto installerò Matcad e preparerò tutti i metodi di calcolo dell'ACF (integrati in Matcad, attraverso la trasformata di Fourier e attraverso la formula data nell'indicatore).
Lei ha un'incomprensione fondamentale del concetto di stima in un campione.
Nessuno conosce la vera varianza e l'aspettativa della matrice di EURUSD. E si fa il calcolo come se si conoscessero queste quantità. E si calcola anche attraverso un modello di regressione lineare.
Apparentemente, sia l'autocorrelazione che la correlazione possono essere implementate sotto forma di indicatore. Questo è un compito che richiede molte risorse e una seria ottimizzazione. Non 20 righe di codice.
E un altro enorme errore fondamentale nei calcoli della correlazione (automatica o globale) - è l'uso di valori assoluti dei prezzi degli strumenti finanziari, invece di quelli relativi. Devi fare il logaritmo prima di calcolare la correlazione delle serie di prezzi.
Se si seziona una riga, si può disegnare un abisso di ACF.
Ci si diletta a lisciare con una finestra Parzen o qualcosa del genere...
Un altro sottrae una regressione lineare.
O volevi dire qualcos'altro?
Фундаментальная ошибка. Эта АКФ случайной величины, у которой известна дисперисия и мат.ожидание - теоретическое определение.
In pratica, si riferisce sempre al campionamento. L'autocorrelazione di campionamento è determinata dalla dimensione del campione (finestra). Non c'è un solo sigma, ma sigma(t) e sigma(t + Shift). E l'autocovarianza del campione è divisa per il loro prodotto.
È molto importante capire:
Per finestra, cosa intende? La dimensione del campione...? :о)
Quindi ci sono molte serie temporali sui minuti.
;)
Per finestra, cosa intende? Dimensione del campione...? :о)
Lei ha un'incomprensione fondamentale del concetto di stima in un campione.
Nessuno conosce la vera varianza e l'aspettativa della matrice di EURUSD. E si fa il calcolo come se si conoscessero queste quantità. E si calcola anche attraverso un modello di regressione lineare.
Apparentemente, sia l'autocorrelazione che la correlazione possono essere implementate sotto forma di indicatore. Questo è un compito che richiede molte risorse e una seria ottimizzazione. E non 20 righe di codice.
E un altro errore fondamentale nei calcoli della correlazione (autocorrelazione o globale) - è l'uso di valori assoluti dei prezzi degli strumenti finanziari, invece di quelli relativi. È necessario fare il logaritmo prima di calcolare la correlazione delle serie dei prezzi.
Temo che lei non lo capisca appieno. C'è una funzione integrata nel pacchetto matrix. Non mi interessa cos'è, puoi logaritmarlo o meno, l'output è ACF. Farò quello che ho promesso, le mostrerò che corrispondono tutte, potrà ricontrollare tutto. Allora parleremo. Giusto. Sbagliato. Ora sono solo parole, c'è un codice da parte mia in codice byes. Ho ricontrollato. Ma è molto importante per me. Farò tutti i controlli e lo posterò. Non per dimostrarvi qualcosa. Ciò che è importante per me è che ho davvero capito bene dal mathcad. Se trovate un errore, ne sarò felice, davvero. Perché tutti i miei algoritmi adattativi sono basati su ACF, non hanno dati di input, tutto è preso da ACF. Ecco perché è così importante per me...
Lei ha un'incomprensione fondamentale del concetto di valutazione in un campione.
E un altro enorme errore fondamentale nel calcolo della correlazione (automatica o globale) è quello di utilizzare i valori assoluti dei prezzi degli strumenti finanziari invece di quelli relativi. Si dovrebbe fare il logaritmo prima di calcolare la correlazione delle serie di prezzi.
Un sacco di errori fondamentali...
Avete dimenticato che il forex non può avere zero o infinito nei "valori degli strumenti finanziari"? DDD
qui i prezzi sono quasi sempre relativi.
Non sono i prezzi delle materie prime o le curve delle azioni.
;)
Avete dimenticato che il forex non può avere zero o infinito nei "valori degli strumenti finanziari"? DDD
I prezzi qui sono quasi sempre relativi.
non sono i prezzi delle materie prime o le curve del mercato azionario.
Vi si parla della corretta preparazione del prezzo BP per le stime di correlazione. E non importa a quale mercato appartiene lo strumento finanziario. È, infatti, fondamentale.
Bisogna capire che è un errore globale considerare la correlazione per EURUSD e USDJPY senza logaritmo.