Statistiche di dipendenza nelle citazioni (teoria dell'informazione, correlazione e altri metodi di selezione delle caratteristiche) - pagina 6
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Scivoli, scivoli... ) Viene anche da un aneddoto.
ma la replica dei vostri risultati dovrebbe essere possibile per altri ricercatori.
Perché questo "umorismo"?
Perché solo dichiarazioni?
Metti i tuoi dati Excel a disposizione di tutti.
E quindi spacconate con un pizzico di "genio".
E Alexei - non ti riconosco. Le parole sane richiedono prove, non demagogia,
quindi aspettiamo che l'entropia diminuisca in questo thread.
;)
ma la replica dei vostri risultati dovrebbe essere possibile per altri ricercatori.
Perché questo "umorismo"?
Perché solo dichiarazioni?
Mettete i vostri dati Excel a disposizione di tutti.
E quindi spacconate con un pizzico di "genio".
E Alexei - non ti riconosco. Le parole sane richiedono prove, non demagogia,
quindi aspettiamo che l'entropia diminuisca in questo thread.
;)
Non c'è molto da postare al momento. Calcolo dell'informazione reciproca basato sui dati di Alpari? Quindi lasciamo che qualcuno lo controlli, e se i risultati differiscono, ne discuteremo la ragione. Se non c'è differenza, allora non c'è niente di cui parlare, e se c'è, allora possiamo andare avanti.
Sono d'accordo, finora tutto è puramente teorico, anche se già in questa fase si è sentito parlare di volatilità costruttiva.
Ecco tutte le informazioni che uso. Finora niente di più.
C'è un'idea strettamente privata di come passare alla pratica. Ma non è stato ancora testato a fondo. Ci sono sicuramente delle insidie.
In breve: dall'informazione reciproca media calcolata dal topicstarter a livello "da sistema a sistema", si passa al livello "da evento a evento" - e stupidamente si calcolano tutti i modi possibili di restituire una barra prevista, calcolando l'informazione persa/superata in essa. E poi, analizzando le statistiche accumulate, verifichiamo l'assioma principale della teoria intuitiva dell'evoluzione dell'informazione dei sistemi con memoria ("un processo si evolve in modo che il flusso di informazione risultante sia in un certo senso massimo"). Se l'assioma è confermato, si passa alla previsione diretta.
In realtà, c'è una certa analogia tra la teoria dell'informazione e la meccanica quantistica. L'attualizzazione di un insieme in un evento è un trasferimento di informazione, direttamente corrispondente all'attualizzazione della funzione d'onda nella meccanica quantistica come risultato dell'osservazione (ricordate il gatto di Schrödinger?). Vi chiedo di non ridere e di non tirare pomodori; sinceramente, non volevo, è venuto da solo!
Rimane la seguente domanda per Avals & anonymous: se la volatilità è la causa principale di queste dipendenze, allora da dove vengono le dipendenze lontane e praticamente affidabili (livello di confidenza - 0,9999... (molti nove)) nei dati che sono rendimenti puri senza alcuna volatilità?
2 Svinozavr: non mangio affatto lo scacciamosche: ne ho già abbastanza in testa.
Rimane la seguente domanda per Avals & anonymous: se la volatilità è la causa principale di queste dipendenze, allora da dove vengono le dipendenze lontane e praticamente affidabili (livello di confidenza - 0,9999... (molti nove)) nei dati che sono rendimenti puri senza alcuna volatilità?
Ecco tutte le informazioni che uso. Finora niente di più.
Alexey, sai se è realistico tradurre tutto questo piacere in un codice nella direzione che ci interessa...
A.Sergeev ha fatto qualcosa di simile mentre traduceva l'indicatore di Sultonov in codice o mi sbaglio?
Proprio quando osservo tanti diversi limiti e logaritmi con le loro somme reciproche ecc. - Mi confondo... :-))) anche se in linea di principio sono andato molto bene in matematica in quell'università...
Quindi lei ha messo in dubbio la legittimità stessa di questo approccio nel mio articolo?
Esattamente.
Leggendo le tue ipotesi, siamo ancora su qualcosa. Non posso dire di essere all'inizio, tuttavia, mi sforzo di avvicinarmi all'argomento senza imporre limitazioni soggettive, convenzioni, teorie su di esso. Lo studio è partito esattamente da una tabula rasa, cioè, non sono stati applicati tutti i tipi di significati economici e di altro tipo nell'interpretazione del processo. Pertanto, credo che applicare le formule TI, almeno, non sia sbagliato per un tale compito.
Tutto quello che vedo finora sono tentativi di tirare sul mercato un apparato matematico astratto, da un campo di conoscenza completamente diverso. In questi casi, cito instancabilmente una famosa saggezza - questa è mancanza di rispetto al mercato, il mercato si vendicherà su di voi, e sicuramente vi tirerà giù per rappresaglia.
Se "economico e altri significati" non sono stati applicati - cosa ha studiato?
Cosa vi impedisce di farlo in relazione al ritorno? Può essere discretizzato, è una variabile casuale. Un oggetto abbastanza decente per applicazioni di teoria dell'informazione. Come si può cercare l'identità? Stai facendo un gioco di guerra, mia cara...
Gli eventi elementari sono identici agli eventi elementari di TI?
Bene, qui sto leggendo un'esposizione popolare della formula di Shannon, inizia con "Supponiamo di avere un alfabeto composto da N simboli, con risposta in frequenza P1, P2, . . . PN, dove Pi è la probabilità di occorrenza del simbolo i-esimo. Tutte le probabilità sono non negative e la loro somma è uguale a 1".
Da qui la domanda: che tipo di "simboli" abbiamo sul mercato?
Se "l'economia e gli altri sensi" non sono stati applicati - cosa ha studiato?
In primo luogo, l'analisi statistica e i metodi di Data Mining. Metodi di apprendimento automatico: reti neurali artificiali, alberi di classificazione, analisi di regressione.
Quando si applica al mercato, leggo Peters.
Perché questa domanda? Stai facendo un esame per me?
Ovviamente, sembra che nella nostra interpretazione del processo, siano rendimenti discreti.
Come possono essere discreti se si lavora con incrementi relativi?
E la seconda domanda: qual è il numero di caratteri?