인용 부호의 종속성 통계(정보 이론, 상관 관계 및 기타 기능 선택 방법) - 페이지 69 1...62636465666768697071727374 새 코멘트 Alexey Burnakov 2012.10.14 08:24 #681 faa1947 : 결과는 다음과 같습니다. 아주 이상한 차트입니다. 손질. 제한된 정확도로 계산이 수행된 것 같습니다. 맞습니다. 제가 쓴 양자화된 시리즈는 수익률이 소수점 이하 2자리까지 반올림되어 다음과 같이 보이기 시작했음을 의미합니다. 0.01; 0.02; 0.03 ... 1.2. 상호 정보를 읽으려면 직렬 양자화가 필요합니다. 즉, 각 양자는 알파벳의 상징이다. 그런 다음 당신이 계산한 것을 읽었습니다. СанСаныч Фоменко 2012.10.14 08:26 #682 HideYourRichess : 분명한. 글쎄, 내가 무엇을 말할 수 있습니까? 나는 getch보다 N-변동성을 어떻게 든 더 신뢰합니다. ;) 적어도 Pastukhov는 다리가 어디에서 자라며 어떤 종류의 아이디어인지 이해합니다. 그리고 누가 FARIMA(fractional-integrated series)를 시도했습니까? Alexey Burnakov 2012.10.14 08:27 #683 faa1947 : 자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제 | | | | 하나 -0.059 -0.059 11.332 0.001 | | | | 2 -0.053 -0.057 20.704 0.000 | | | | 삼 0.025 0.019 22.820 0.000 | | | | 4 0.005 0.005 22.908 0.000 | | | | 5 -0.062 -0.059 35.486 0.000 | | | | 6 0.007 -0.000 35.639 0.000 | | | | 7 -0.038 -0.045 40.475 0.000 | | | | 여덟 0.032 0.030 43.845 0.000 | | | | 아홉 -0.007 -0.008 44.004 0.000 | | | | 십 0.025 0.026 46.003 0.000 | | | | 열하나 -0.033 -0.032 49.674 0.000 | | | | 12 0.048 0.043 57.372 0.000 | | | | 열셋 0.002 0.006 57.382 0.000 | | | | 십사 -0.032 -0.028 60.736 0.000 | | | | 열 다섯 -0.033 -0.033 64.288 0.000 | | | | 열여섯 0.047 0.034 71.425 0.000 | | | | 17 -0.004 0.007 71.469 0.000 | | | | 십팔 -0.039 -0.037 76.462 0.000 | | | | 십구 -0.004 -0.008 76.520 0.000 | | | | 20 0.017 0.004 77.426 0.000 | | | | 21 -0.046 -0.040 84.377 0.000 | | | | 22 0.020 0.013 85.636 0.000 | | | | 23 0.006 0.006 85.767 0.000 | | | | 24 -0.010 -0.010 86.089 0.000 | | | | 25 -0.001 -0.004 86.090 0.000 | | | | 26 -0.022 -0.028 87.663 0.000 | | | | 27 0.025 0.031 89.677 0.000 | | | | 28 -0.022 -0.028 91.250 0.000 | | | | 29 0.028 0.029 93.841 0.000 | | | | 서른 0.009 0.011 94.135 0.000 | | | | 31 0.007 0.015 94.290 0.000 | | | | 32 0.004 0.001 94.350 0.000 | | | | 33 -0.007 -0.009 94.501 0.000 *| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000 | | | | 35 0.010 -0.006 122.66 0.000 | | | | 36 0.008 0.003 122.89 0.000 마지막 열은 상관 확률입니다. 영. 이 데이터는 흥미롭지 않습니다. 정확도가 떨어집니다. 분석은 아무 것도 아닌 숫자에 관한 것입니다. 무화과는 그냥 치피르가 아닙니다. 이것은 이산 계열에서 얻은 결과입니다. 글쎄, 시리즈에 대해 Close_Returns를 만들려고 시도하십시오 - 그것은 이산화되지 않습니다. 이 둘을 비교해보자. СанСаныч Фоменко 2012.10.14 08:35 #684 alexeymosc : 무화과는 단순한 치피르가 아닙니다. 이것은 이산 계열에서 얻은 결과입니다. 글쎄, 시리즈에 대해 Close_Returns를 만들려고 시도하십시오 - 그것은 이산화되지 않습니다. 이 둘을 비교해보자. 이들clous그리고 open의 차이점은 무엇인가요? 먹고 할게. Alexey Burnakov 2012.10.14 08:36 #685 faa1947 : 이들clous그리고 open의 차이점은 무엇인가요? 먹고 할게요. 맛있게 드세요. 다우존스이기 때문에 거의 매일 갭이 있다는 것을 알고 계십니까? Hide 2012.10.14 08:50 #686 faa1947 : 그리고 누가 FARIMA(fractional-integrated series)를 시도했습니까? 아니요, 또 다른 경제적인 수비학적 방법입니다. [Deleted] 2012.10.14 09:00 #687 IgorM : 흠, 이것을 했습니까? 시각적으로 다음과 같습니다. http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg 각 다색 삼각형은 관찰자의 역사 관점을 모방하는 수직선을 기준으로 M1, M5에서 MN까지 오른쪽에서 왼쪽으로의 TF입니다. 극한/역사적 최대/최소 피크의 높고 낮은 범위 형태의 역사 알파벳 형태로 Statistica에 업로드됨, 예 반복되는 섹션/단어, 2-3개의 TF가 있지만 반복은 비주기적이며 반복 기간은 2개월에서 몇 년입니다. 나는 어떤 식 으로든 건설 알고리즘을 따라 잡을 수 없습니다. 아마도 멍청한 사람들을 위해? СанСаныч Фоменко 2012.10.14 09:42 #688 alexeymosc : 무화과는 그냥 치피르가 아닙니다. 이것은 이산 계열에서 얻은 결과입니다. 글쎄, 시리즈에 대해 Close_Returns를 만들려고 시도하십시오 - 그것은 이산화되지 않습니다. 이 둘을 비교해보자. 여기에 오해가 있습니다. 내가 한 모든 것은 당신이 나에게 준 행이 아니라 내가 직접 계산한 개방의 증분과 관련이 있습니다. СанСаныч Фоменко 2012.10.14 09:43 #689 HideYourRichess : 아니요, 또 다른 경제적인 수비학적 방법입니다. 어쨌든. 이것은 당신이 인식하는 것처럼 보이는 순수한 Hurst입니다. СанСаныч Фоменко 2012.10.14 09:48 #690 당신의 열기에 따르면. 일정. 규모에 맞게 내 것과 일치하는 것 같습니다. 막대 그래프: 다른 종류 ACF 날짜: 10/14/12 시간: 13:48 샘플: 1 100 포함된 관찰: 100 자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제 .|. | .|. | 하나 0.003 0.003 0.0011 0.973 .|. | .|. | 2 0.044 0.044 0.2010 0.904 *|. | *|. | 삼 -0.134 -0.134 2.0784 0.556 .|. | .|. | 4 -0.036 -0.037 2.2153 0.696 *|. | *|. | 5 -0.119 -0.109 3.7253 0.590 .|* | .|* | 6 0.115 0.104 5.1554 0.524 *|. | *|. | 7 -0.095 -0.102 6.1521 0.522 .|. | .|. | 여덟 0.007 -0.029 6.1581 0.630 *|. | .|. | 아홉 -0.067 -0.045 6.6632 0.672 .|* | .|* | 십 0.108 0.087 7.9741 0.631 .|. | .|. | 열하나 -0.007 0.006 7.9799 0.715 .|. | .|. | 12 0.046 -0.008 8.2211 0.768 .|. | .|* | 열셋 0.066 0.106 8.7253 0.793 .|. | .|. | 십사 0.060 0.051 9.1477 0.821 .|. | .|. | 열 다섯 -0.043 -0.015 9.3658 0.858 *|. | *|. | 열여섯 -0.101 -0.122 10.603 0.833 .|. | .|. | 17 -0.040 0.009 10.804 0.867 *|. | *|. | 십팔 -0.102 -0.089 12.106 0.842 .|. | .|. | 십구 -0.034 -0.058 12.253 0.875 .|. | .|. | 20 0.026 0.002 12.336 0.904 .|. | *|. | 21 -0.045 -0.076 12.600 0.922 .|. | .|. | 22 -0.001 0.004 12.600 0.944 .|* | .|. | 23 0.110 0.070 14.204 0.921 .|. | .|. | 24 0.026 0.011 14.296 0.940 .|. | .|. | 25 -0.020 -0.050 14.348 0.955 .|. | .|. | 26 0.042 0.061 14.590 0.964 .|. | .|* | 27 0.051 0.077 14.958 0.970 *|. | .|. | 28 -0.070 -0.060 15.652 0.971 .|. | .|. | 29 0.017 0.037 15.694 0.979 .|. | .|. | 서른 -0.037 -0.002 15.889 0.984 .|. | .|. | 31 0.013 0.057 15.915 0.989 .|. | .|. | 32 -0.013 -0.014 15.941 0.992 .|. | .|. | 33 0.011 -0.038 15.960 0.995 .|. | .|. | 34 -0.041 -0.033 16.224 0.996 .|. | .|. | 35 -0.011 -0.027 16.244 0.997 .|. | .|. | 36 -0.017 -0.036 16.289 0.998 크게 다르지 않다고 생각합니다. 따라서 open에 대한 두 가지 다른 증분은 동일한 통계 그림을 제공합니다. Dependency statistics in quotes 이론부터 실습까지 I want to build 1...62636465666768697071727374 새 코멘트 트레이딩 기회를 놓치고 있어요: 무료 트레이딩 앱 복사용 8,000 이상의 시그널 금융 시장 개척을 위한 경제 뉴스 등록 로그인 공백없는 라틴 문자 비밀번호가 이 이메일로 전송될 것입니다 오류 발생됨 Google으로 로그인 웹사이트 정책 및 이용약관에 동의합니다. 계정이 없으시면, 가입하십시오 MQL5.com 웹사이트에 로그인을 하기 위해 쿠키를 허용하십시오. 브라우저에서 필요한 설정을 활성화하시지 않으면, 로그인할 수 없습니다. 사용자명/비밀번호를 잊으셨습니까? Google으로 로그인
결과는 다음과 같습니다.
아주 이상한 차트입니다. 손질. 제한된 정확도로 계산이 수행된 것 같습니다.
맞습니다. 제가 쓴 양자화된 시리즈는 수익률이 소수점 이하 2자리까지 반올림되어 다음과 같이 보이기 시작했음을 의미합니다. 0.01; 0.02; 0.03 ... 1.2. 상호 정보를 읽으려면 직렬 양자화가 필요합니다. 즉, 각 양자는 알파벳의 상징이다.
그런 다음 당신이 계산한 것을 읽었습니다.
분명한. 글쎄, 내가 무엇을 말할 수 있습니까? 나는 getch보다 N-변동성을 어떻게 든 더 신뢰합니다. ;) 적어도 Pastukhov는 다리가 어디에서 자라며 어떤 종류의 아이디어인지 이해합니다.
자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제
| | | | 하나 -0.059 -0.059 11.332 0.001
| | | | 2 -0.053 -0.057 20.704 0.000
| | | | 삼 0.025 0.019 22.820 0.000
| | | | 4 0.005 0.005 22.908 0.000
| | | | 5 -0.062 -0.059 35.486 0.000
| | | | 6 0.007 -0.000 35.639 0.000
| | | | 7 -0.038 -0.045 40.475 0.000
| | | | 여덟 0.032 0.030 43.845 0.000
| | | | 아홉 -0.007 -0.008 44.004 0.000
| | | | 십 0.025 0.026 46.003 0.000
| | | | 열하나 -0.033 -0.032 49.674 0.000
| | | | 12 0.048 0.043 57.372 0.000
| | | | 열셋 0.002 0.006 57.382 0.000
| | | | 십사 -0.032 -0.028 60.736 0.000
| | | | 열 다섯 -0.033 -0.033 64.288 0.000
| | | | 열여섯 0.047 0.034 71.425 0.000
| | | | 17 -0.004 0.007 71.469 0.000
| | | | 십팔 -0.039 -0.037 76.462 0.000
| | | | 십구 -0.004 -0.008 76.520 0.000
| | | | 20 0.017 0.004 77.426 0.000
| | | | 21 -0.046 -0.040 84.377 0.000
| | | | 22 0.020 0.013 85.636 0.000
| | | | 23 0.006 0.006 85.767 0.000
| | | | 24 -0.010 -0.010 86.089 0.000
| | | | 25 -0.001 -0.004 86.090 0.000
| | | | 26 -0.022 -0.028 87.663 0.000
| | | | 27 0.025 0.031 89.677 0.000
| | | | 28 -0.022 -0.028 91.250 0.000
| | | | 29 0.028 0.029 93.841 0.000
| | | | 서른 0.009 0.011 94.135 0.000
| | | | 31 0.007 0.015 94.290 0.000
| | | | 32 0.004 0.001 94.350 0.000
| | | | 33 -0.007 -0.009 94.501 0.000
*| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000
| | | | 35 0.010 -0.006 122.66 0.000
| | | | 36 0.008 0.003 122.89 0.000
이 데이터는 흥미롭지 않습니다. 정확도가 떨어집니다. 분석은 아무 것도 아닌 숫자에 관한 것입니다.
무화과는 그냥 치피르가 아닙니다. 이것은 이산 계열에서 얻은 결과입니다. 글쎄, 시리즈에 대해 Close_Returns를 만들려고 시도하십시오 - 그것은 이산화되지 않습니다. 이 둘을 비교해보자.
무화과는 단순한 치피르가 아닙니다. 이것은 이산 계열에서 얻은 결과입니다. 글쎄, 시리즈에 대해 Close_Returns를 만들려고 시도하십시오 - 그것은 이산화되지 않습니다. 이 둘을 비교해보자.
이들clous그리고 open의 차이점은 무엇인가요?
먹고 할게.
이들clous그리고 open의 차이점은 무엇인가요?
먹고 할게요.
맛있게 드세요.
다우존스이기 때문에 거의 매일 갭이 있다는 것을 알고 계십니까?
그리고 누가 FARIMA(fractional-integrated series)를 시도했습니까?
흠, 이것을 했습니까? 시각적으로 다음과 같습니다.
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg
각 다색 삼각형은 관찰자의 역사 관점을 모방하는 수직선을 기준으로 M1, M5에서 MN까지 오른쪽에서 왼쪽으로의 TF입니다. 극한/역사적 최대/최소 피크의 높고 낮은 범위 형태의 역사
알파벳 형태로 Statistica에 업로드됨, 예 반복되는 섹션/단어, 2-3개의 TF가 있지만 반복은 비주기적이며 반복 기간은 2개월에서 몇 년입니다.
나는 어떤 식 으로든 건설 알고리즘을 따라 잡을 수 없습니다. 아마도 멍청한 사람들을 위해?
무화과는 그냥 치피르가 아닙니다. 이것은 이산 계열에서 얻은 결과입니다. 글쎄, 시리즈에 대해 Close_Returns를 만들려고 시도하십시오 - 그것은 이산화되지 않습니다. 이 둘을 비교해보자.
아니요, 또 다른 경제적인 수비학적 방법입니다.
당신의 열기에 따르면.
일정.
규모에 맞게 내 것과 일치하는 것 같습니다.
막대 그래프:
다른 종류
ACF
날짜: 10/14/12 시간: 13:48
샘플: 1 100
포함된 관찰: 100
자기 상관 편상관 교류 PAC Q-Stat 문제
.|. | .|. | 하나 0.003 0.003 0.0011 0.973
.|. | .|. | 2 0.044 0.044 0.2010 0.904
*|. | *|. | 삼 -0.134 -0.134 2.0784 0.556
.|. | .|. | 4 -0.036 -0.037 2.2153 0.696
*|. | *|. | 5 -0.119 -0.109 3.7253 0.590
.|* | .|* | 6 0.115 0.104 5.1554 0.524
*|. | *|. | 7 -0.095 -0.102 6.1521 0.522
.|. | .|. | 여덟 0.007 -0.029 6.1581 0.630
*|. | .|. | 아홉 -0.067 -0.045 6.6632 0.672
.|* | .|* | 십 0.108 0.087 7.9741 0.631
.|. | .|. | 열하나 -0.007 0.006 7.9799 0.715
.|. | .|. | 12 0.046 -0.008 8.2211 0.768
.|. | .|* | 열셋 0.066 0.106 8.7253 0.793
.|. | .|. | 십사 0.060 0.051 9.1477 0.821
.|. | .|. | 열 다섯 -0.043 -0.015 9.3658 0.858
*|. | *|. | 열여섯 -0.101 -0.122 10.603 0.833
.|. | .|. | 17 -0.040 0.009 10.804 0.867
*|. | *|. | 십팔 -0.102 -0.089 12.106 0.842
.|. | .|. | 십구 -0.034 -0.058 12.253 0.875
.|. | .|. | 20 0.026 0.002 12.336 0.904
.|. | *|. | 21 -0.045 -0.076 12.600 0.922
.|. | .|. | 22 -0.001 0.004 12.600 0.944
.|* | .|. | 23 0.110 0.070 14.204 0.921
.|. | .|. | 24 0.026 0.011 14.296 0.940
.|. | .|. | 25 -0.020 -0.050 14.348 0.955
.|. | .|. | 26 0.042 0.061 14.590 0.964
.|. | .|* | 27 0.051 0.077 14.958 0.970
*|. | .|. | 28 -0.070 -0.060 15.652 0.971
.|. | .|. | 29 0.017 0.037 15.694 0.979
.|. | .|. | 서른 -0.037 -0.002 15.889 0.984
.|. | .|. | 31 0.013 0.057 15.915 0.989
.|. | .|. | 32 -0.013 -0.014 15.941 0.992
.|. | .|. | 33 0.011 -0.038 15.960 0.995
.|. | .|. | 34 -0.041 -0.033 16.224 0.996
.|. | .|. | 35 -0.011 -0.027 16.244 0.997
.|. | .|. | 36 -0.017 -0.036 16.289 0.998