記事"Boxplotによる金融時系列のシーズンパターンの探索"についてのディスカッション - ページ 22

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Maxim Dmitrievsky:

PythonとRのモジュール名はありますか？ Pythonの方がいいです。

私はPythonでは表現しません :-)

ただ、モジュラスの和/共縮...もっと正確に言うと...。Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]...つまり、一列にkの倍数の和をとる。もし本当にkに近いサイクルがあれば、その最小値と最大値はコンボリューションの中で明確に示される。

このようになる：



正弦に近ければ近いほど、周期とテンポは正確になる。この方法全体は、「フォーカス・ポインティング」のようなものだ。

 
Maxim Kuznetsov:

僕はパイソンでは自分を表現しないんだ。）

モジュラスによる和/乗算...もっと正確に言うと...。Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]...つまり、級数ではkの倍数を合計する。もし本当にkに近いサイクルがあれば、その最小値と最大値はコンボリューションの中で明確に示される。

このようになる：



正弦に近ければ近いほど、周期とテンポが正確になる。この方法は「焦点合わせ」に似ている。

おっと。あと2本もらえる？もし2つ並んでいたら、悪しからず。

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Maxim Kuznetsov:

僕はパイソンでは自分を表現しないんだ。）

モジュラスによる和/乗算...もっと正確に言うと...。Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]...つまり、級数ではkの倍数を合計する。もし本当にkに近いサイクルがあれば、その最小値と最大値はコンボリューションの中で明確に示される。

このようになる：

正弦波に近ければ近いほど、周期とテンポは正確になる。この方法全体は、「フォーカス・ポインティング」のようなものである。

私はまだ漠然と理解している。

一般的には、隣接する箱ひげ図における点の依存関係（比率）を見るだけで、そこに何かがあれば、より多くのシグナルを引き出すことができるが、結果として、より多くのフィッティングを得ることができる。

 
Maxim Dmitrievsky:

まあ、そんな感じだね。私の頭の中にあったのは、ある点のセットを別の点に回帰して、その関係を見るというものだった。それが一番簡単だった。そうすれば、追加のシグナルを得ることができる。それが統計的にどの程度正しいかはわからない。

つまり、現在の時間だけでなく、前の時間の変化によって引き起こされた依存関係が取引される。前の時間帯の動きから、相関関係が見つかれば、現在の時間帯のシグナルは変化します。これはフィッティングや最適化に近い。

ごく普通の考え方です。散布図を 描き、相関係数とその有意性を計算します。

 
とても興味深い記事だ。マキシム、ありがとう。
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Aleksey Nikolayev:

ごく普通の考えです。散布図を描き、相関係数とその有意性を計算する。

実は、このプロセスを「二重課金爆弾」と呼び、ペア・トレードにも応用してみよう。

このようなテーマが万人受けするのであれば、そうしよう。

そして、トリプル爆弾は機械学習である。
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Aleksandr Masterskikh:
とても興味深い記事だ。マキシム、ありがとう。

どういたしまして！

 
Maxim Dmitrievsky:

実は、このプロセスを「ダブル・チャージ爆弾」と呼び、ペア・トレードにも適用してみよう。

このテーマがみんなに受け入れられるなら、そうしよう。

大賛成だ。

 
Алексей Тарабанов:

おっと。この区画をあと2つもらえる？連続なら悪しからず。

これはグリッドが 描かれているコンボリューションであるガナ（それは具体的に今、誰もが離れて怖がっている）...1年以上にわたって内部の画像にある

私はスクリプトを実行し、データを収集し、再計算し、描画するために:-)すでに夕方とビールの下で今日は、明日それを与えるだろう。しかし、私はチャットすることができます:-)

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fxsaber:

鶏と卵の問題だ。どのようなアプローチも正しいと自分自身を納得させることができる。

私の見解では、あなたは暗黙の最適化を行った。どんな研究も暗黙的最適化であり、それは常に明示的最適化のサブセットである。

非最適化とは、統計的研究を行わないことである。大雑把に言えば、データなしで仮説を立て、それが確認された場合である。

最適化

統計的研究

暗黙的最適化は明示的最適化のサブセットである。


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