Discussão do artigo "Explorando os Padrões Sazonais de Séries Temporais Financeiras com o Boxplot" - página 12

 
Ao discutir os movimentos do mercado, estamos abordando a presença/ausência de padrões em uma amostra estreita de dados, sem perceber que, mesmo que eles existam em um movimento, isso não significa que os dados nos permitirão extraí-los. E nenhuma quantidade de matemática nos permitirá resolver uma equação em que há mais incógnitas do que conhecidos. Acontece que aceitamos de antemão a condição de procurar um padrão no espaço de dados, no qual seu traço pode estar tão embaçado que nenhuma análise o revelará. Mas ele está lá e pode ser visto em outros dados que não temos. O que fazer? Para começar, perceba que o mercado carrega uma variedade maior de dados do que a nossa e, se combinarmos todos os tipos de dados, os padrões surgirão com mais força. Em resumo, precisamos não apenas procurar padrões, mas também enriquecer a diversidade dos dados de mercado.

 
Maxim Dmitrievsky:
Apenas reconheço que encontrei um padrão útil, o resto é filosofar. Mas você pode continuar dizendo que Stirlitz manteve sua posição, que essa era a tortura favorita de Mueller.

Se você tem essa crença, precisa pegar o período desde o início da história e dividi-lo até os dias atuais.

Se for possível encontrar um padrão, ele certamente funcionará.

Estamos aguardando

 
Renat Akhtyamov:

esperando

esperar

 
Maxim Dmitrievsky:

esperar

O que você quer dizer com isso?

um bug é encontrado, tudo desaparece e é tudo lixo?

 
Por exemplo, se tivéssemos dados sobre o open interest e os volumes de capital dos participantes da negociação, nós os colocaríamos em nosso estudo estatístico geral e veríamos muito mais. As regularidades seriam imediatamente aparentes. Mas não. Nós olhamos onde eles nos permitem olhar. E os resultados são correspondentes.
 
fxsaber:

É uma questão de galinha e ovo. Você pode se convencer da correção de qualquer abordagem.

Do meu ponto de vista, você fez uma otimização implícita. Qualquer estudo é uma otimização implícita, que é sempre um subconjunto da otimização explícita.

A não otimização é a ausência de um estudo estatístico. Em termos gerais, quando você fez uma hipótese sem dados e ela foi confirmada.


Quanto aos doces, estamos lidando com o TS mais primitivo do MA. O otimizador captará o resultado, se houver um, muito melhor do que os estudos clássicos.

A única diferença é o uso de um filtro de tempo. A mesma coisa que tem sido usada pelos visionários noturnos há muitos anos.


Sinceramente, não entendo por que essa merda acontece.

Alguns dirão que é por causa das gavetas de bigode. Mas esse é o dilema do ovo e da galinha novamente.

O fato é que o TC mais idiota mostra resultados que são surpreendentes. Desanimado e querendo descobrir a pegadinha.

Reli seus argumentos mais uma vez, não está claro qual é o objetivo deles, e não entendi o significado.

De fato, temos: foi encontrada uma regularidade com a ajuda de boxplots, que foi confirmada pelo teste TS.

Foi demonstrado que o padrão é mais fraco em outro intervalo, portanto, o TS não funciona nesse intervalo(com os parâmetros originais).

Você otimizou o TS e viu que é possível puxar o TS para + nesse intervalo, o que eu não neguei, apenas mostrei que não há um padrão tão brilhante lá. Não se deve excluir o fato de que diferentes centros de corretagem têm cotações diferentes e os resultados podem ser diferentes.

Quaisquer argumentos seus e de outros oponentes sobre o que é isso:

  1. apenas MAshka e otimização excessiva
  2. O padrão não foi encontrado por meio de boxplots.
  3. Você mesmo o teria encontrado facilmente por meio da otimização (sem saber onde procurar).
  4. não é um padrão.

Não resiste a nenhuma crítica, apenas é irritante devido a algum mal-entendido específico do material.

Devido a esses comentários, os leitores podem ter a impressão de que o artigo é ruim, embora esse não seja absolutamente o caso. O que foi confirmado por comentários posteriores de pessoas menos "experientes", que simplesmente começaram a repetir suas palavras sem entender o significado do que foi dito.

H.Y. com esses esboços você pode confundir qualquer pessoa e desvalorizar a abordagem

 

Explique para os nerds como exatamente o bigode foi criado. No código acima, por exemplo:

Monthly_Returns.boxplot(column='close', by='month', figsize=(15, 8))

o que eu entendo significa que a configuração padrão é 1,5 IQR, e os bigodes são simétricos.

E mais abaixo no texto:

Усы ящиков дополняют распределение, охватывая 99% дисперсии всей выборки

Existe um link para a fórmula ou documentação?

 
Stanislav Korotky:

Explique para os nerds como exatamente o bigode foi criado. No código acima, por exemplo:

o que eu entendo significa que a configuração padrão é 1,5 IQR, e os bigodes são simétricos.

E mais adiante no texto:

Existe um link para a fórmula ou documentação?

As caixas de bigode são sempre construídas da mesma forma, dependendo da distribuição. Os parâmetros passados são os preços de fechamento e o período para o guppy, nesse caso, mensal. O próximo é apenas figsize

Em russo, na Wikipédia, eu acho, normalmente escrito, comparado ao pdf

Os bigodes são simétricos com distribuição simétrica, respectivamente

https://ru.wikipedia.org/wiki/%D0%AF%D1%89%D0%B8%D0%BA_%D1%81_%D1%83%D1%81%D0%B0%D0%BC%D0%B8

 

Objetividade pela objetividade - nenhum padrão pode ser comprovado por estudo estatístico. A estatística não é usada para provar hipóteses ou teorias que apresentamos. As estatísticas podem "respaldar" uma teoria da relação entre alguma causa e efeito e permitir mais especulações, mas não provam nada. Uma regularidade é comprovada pelo fato de 100% de uma relação de causa e efeito. Usar estatísticas como base de prova é como provar o teorema de Pitágoras não por fórmulas, mas por milhões de medições de proporções de lados de triângulos isósceles.

 
Реter Konow:

Objetividade pela objetividade - nenhum padrão pode ser comprovado por estudo estatístico. A estatística não é usada para provar hipóteses ou teorias que apresentamos. As estatísticas podem "respaldar" uma teoria da relação entre alguma causa e efeito e permitir mais especulações, mas não provam nada. Uma regularidade é comprovada pelo fato de 100% de uma relação de causa e efeito. Usar estatísticas como base de prova é como provar o teorema de Pitágoras não por fórmulas, mas por milhões de medições de proporções de lados de triângulos isósceles.

E as redes neurais são como pirâmides.

Um padrão é um conjunto de eventos repetidos de causa -> efeito, apoiado por estatísticas e experimentos. Quanto maior a repetibilidade, mais estatisticamente significativas são as conclusões sobre sua presença. Uma regularidade pode ser local, em alguma parte do gráfico, ou global.

É hora de parar de fazer demagogia com demagogos. Mas não há mais nada para falar no fórum.