Discussão do artigo "Aplicação prática das correlações na negociação" - página 2
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ALEXANDER FEDOSOV: Суть любой торговли, так или иначе сводится к тому, что приходится прогнозировать дальнейшее развитие событий на рынке и потенциальная прибыль сильно зависит от успешности прогноза.
Eudiscordo totalmente. Há sistemas de negociação que não fazem previsões, mas exploram as propriedades estatísticas de uma série financeira específica ou de um conjunto delas.
Então, de onde veio essa conclusão -"Pegue uma seção de tendência, marque-a com números em ordem (função monotônica) e procure a correlação entre elas"?
Na Figura 1, temos apenas uma linha e, na tabela de cálculos, se você repeti-los, verá que estamos contando a correlação de Pearson entre os preços de fechamento e a linha numérica, que são apenas velas numeradas. Isso é algo estranho em geral, e não se parece com autocorrelação e correlação de classificação como na China.
Mais adiante, são considerados 4 tipos de correlação e me parece que não entendo quando e onde aplicar cada um deles.
Mais adiante, não há uma seção como preparação de dados.
Mais adiante, nas respostas, há algum sarcasmo sobre os gurus que podem aconselhar o cálculo da correlação a partir da primeira diferença - tudo isso pode ser feito, a única questão é quando fazer a primeira diferença, quando fazer a segunda, quando pegar os dados iniciais e quando trazê-los para outra dimensão, etc. - tudo isso está faltando. Como resultado, o artigo é para iniciantes, e não há nada para eles.
Não estou atacando-o pessoalmente, você parece ter uma boa cabeça, mas o artigo é infeliz.
Na Figura 1, temos apenas uma linha e, na tabela de cálculos, se você repeti-los, verá que contamos o Pearson entre os preços de fechamento e a série numérica, que são apenas velas numeradas. Isso é algo estranho em geral, e não se parece com autocorrelação e correlação de classificação como na China.
Em seguida, consideramos até 4 tipos de correlação e isso me parece sem entender quando e onde aplicar cada um deles.
Há cerca de 10 anos, os indicadores de Jurick (se não me falha a memória do nome do autor) eram muito populares. Eles custavam dinheiro e eram muito secretos. Mas então algumas pessoas inteligentes descobriram que um deles era baseado no coeficiente de correlação de Spearman. Os outros eram baseados em filtros digitais. Portanto, muitas coisas complexas são baseadas em matemática "simples" aplicada até mesmo a números de barras.
Há cerca de 10 anos, os indicadores de Jurick (se me lembro bem da grafia do nome do autor) eram muito populares. Eles custavam dinheiro e eram muito secretos. Mas então algumas pessoas inteligentes descobriram que um deles era baseado no coeficiente de correlação de Spearman. Os outros eram baseados em filtros digitais. Portanto, muitas coisas complexas são baseadas em matemática "simples" aplicada até mesmo a números de barras.
Também sou sempre a favor da simplicidade, mas isso não significa que você possa cruzar cães e gatos.
..... alguém virá correndo e dirá que esse tipo de híbrido também é encontrado algumas vezes na natureza :)
Na Figura 1, temos apenas uma linha e, na tabela de cálculos, se você repeti-los, verá que contamos o Pearson entre os preços de fechamento e a série numérica, que são apenas velas numeradas. Isso é algo estranho em geral, e não se parece com autocorrelação e correlação de classificação como na China.
Mais adiante, são considerados 4 tipos de correlação e me parece que não entendo quando e onde aplicar cada um deles.
Mais adiante, não há nenhuma seção como preparação de dados.
Mais adiante, nas respostas, há algum sarcasmo sobre os gurus que podem aconselhar o cálculo da correlação a partir da primeira diferença - tudo isso pode ser feito, a única questão é quando fazer a primeira diferença, quando fazer a segunda, quando pegar os dados iniciais e quando trazê-los para outra dimensão, etc. - tudo isso está faltando. Como resultado, o artigo é para iniciantes, e não há nada para eles.
Não estou atacando-o pessoalmente, você parece ter uma boa cabeça, mas o artigo é um fracasso.
Correlação entre o preço e a linha inclinada. Essa é uma maneira padrão de aplicar a correlação, conhecida há séculos. É para isso que serve a correlação: para comparar algo com algo. Se o preço sobe - correlação positiva, se desce - correlação negativa. Como resultado, ela acaba sendo um tipo de oscilador.
O principal é que existem funções para o cálculo de vários métodos de correlação, e aqueles que precisarem deles os aperfeiçoarão de acordo com suas necessidades. Teorizar não faz sentido.
Correlação entre preço e linha inclinada.....
Aha, é o mesmo que considerar a correlação entre os olhos esquerdo e direito....e às vezes é quebrado.
E se tomar uma linha inclinada, então no mesmo sistema de coordenadas onde a série digital. Em geral, como você mesmo escreveu, não faz sentido teorizar.
Aha, é o mesmo que considerar a correlação entre os olhos esquerdo e direito.... e, às vezes, ela é quebrada.
E se tomarmos uma linha inclinada, então no mesmo sistema de coordenadas em que a série digital. Em geral, como você mesmo escreveu, não faz sentido teorizar.
A correlação para cálculo não exige a normalização dos dados.
O cálculo da correlação não exige a normalização dos dados.
Ele exige que os dados sejam distribuídos normalmente.
ele exige que os dados sejam distribuídos normalmente.
Isso certamente não é necessário.