Discussão do artigo "Explorando os Padrões Sazonais de Séries Temporais Financeiras com o Boxplot" - página 21
Você está perdendo oportunidades de negociação:
- Aplicativos de negociação gratuitos
- 8 000+ sinais para cópia
- Notícias econômicas para análise dos mercados financeiros
Registro
Login
Você concorda com a política do site e com os termos de uso
Se você não tem uma conta, por favor registre-se
Eu queria escrever o próximo, com uma carga dupla, mas agora duvido) As consequências são muito imprevisíveis.
Sua contribuição é bem-vinda.
Ofereci a você que demonstrasse a metodologia de busca de um padrão em outros CRs. Pegue os cruzamentos, que também são um CR, mas não contêm informações sobre o dólar americano, e aí você não conseguirá ajustar a metodologia ao que já é visível nos gráficos.)
EURJPY.
Eu não analiso boxplots por horas em detalhes, é necessário detalhá-los por causa das emissões medianas, eu mostro o quadro geral, eu mesmo os detalhei.
O gráfico mostra que as horas não são as mesmas que as do EURUSD.
Com base em uma análise puramente exploratória (0 otimização), selecionei o relógio, deixei apenas a compra, embora existam opções de venda:
Repito, 0 otimização, ou seja, você pode melhorar os parâmetros nas proximidades.
Não quero entrar em outra polêmica.
Eu queria escrever o próximo, com uma carga dupla, mas duvido mais) As consequências são muito imprevisíveis
Sua contribuição é bem-vinda.
O SB é uma coisa bastante insidiosa. É muito provável que suas trajetórias formem algo semelhante a ciclos (já li sobre isso e me deparei com isso ao modelar). Portanto, tento não apenas desenhar, mas também, se possível, calcular. Mas não estou pronto para exigir o mesmo dos outros - testes e otimização resolvem aproximadamente os mesmos problemas e são muito mais compreensíveis para a maioria das pessoas.
O SB é um fenômeno bastante insidioso. É muito provável que suas trajetórias formem algo semelhante a ciclos (já li sobre isso e já me deparei com isso na modelagem). Portanto, tento não apenas desenhar, mas também, se possível, calcular. Mas não estou pronto para exigir o mesmo dos outros - testes e otimização resolvem aproximadamente os mesmos problemas e são muito mais compreensíveis para a maioria das pessoas.
Gostaria de saber como os testes (cálculos?) seriam realizados no exemplo com os ciclos encontrados. Talvez seja possível automatizar a enumeração/pesquisa por algum critério?
Gostaria de saber como os testes seriam feitos no exemplo com os ciclos encontrados, talvez possamos automatizar a enumeração/pesquisa por algum critério?
Eu diria que são duas tarefas
1) para um grupo de amostras (amostra = caixa), eu aplicaria pelo menos um teste de mediana
2) você pode tentar ajustar os ciclos otimizando as estatísticas do primeiro ponto. Mas acho que é mais apropriado usar um matstat como o usado no reconhecimento de fala.
Eu diria que são duas tarefas
1) para um grupo de amostras (amostra = caixa), eu aplicaria pelo menos o teste da mediana
2) você pode tentar selecionar ciclos otimizando as estatísticas do primeiro ponto. Mas acho que é mais apropriado usar um matstat como o usado no reconhecimento de fala.
sim, estou lendo sobre o teste, obrigado
Estou interessado em qualquer outro teste para... como devo chamá-lo, para a troca entre duas distribuições, ou seja, a dependência dos pontos da segunda ou de várias distribuições subsequentes da primeira. Talvez o teste de Mood também seja sobre isso, mas ainda não me aprofundei no assunto.
ou algum tipo de teste de defasagem para trocas.Gostaria de saber como os testes (cálculos?) seriam feitos no exemplo com os ciclos encontrados, talvez seja possível automatizar a enumeração/pesquisa por algum critério?
existe um "método da tocha" muito legal :-)
Uma série de XY com seus gráficos de dispersão é projetada no eixo X em diferentes ângulos, convoluções de diferentes módulos são feitas pela densidade de "sombras".
O método de divisão ao meio revela a periodicidade aproximada e a taxa de aumento/queda correspondente a ela.
Um pouco como parte da transformação de Fourier ou do método do componente principal. A complexidade de computação é N^2 (quase ultrapassa o limite), mas essa é a menor de minhas preocupações.
existe um "método da tocha" muito legal :-)
uma série de XY com seus spreads é projetada no eixo X em diferentes ângulos, convoluções de diferentes módulos são feitas de acordo com a densidade das "sombras".
O método de dividir ao meio revela uma periodicidade aproximada e a taxa de crescimento/declínio correspondente a ela.
Um pouco como parte da transformação de Fourier ou do método do componente principal. A complexidade de computação é N^2 (quase ultrapassa o limite), mas essa é a menor de minhas preocupações.
Você tem os nomes dos módulos em python ou R? Python é melhor.
Sim, estou lendo sobre o teste, obrigado.
Estou interessado em qualquer outro teste para... como chamá-lo, para a troca entre duas distribuições, ou seja, a dependência dos pontos da segunda ou de várias outras subsequentes em relação à primeira. Talvez o teste de Mood também seja sobre isso, mas ainda não me aprofundei no assunto
Se eu entendi corretamente, esses são testes de adequação, e há dois tipos principais
1) uma amostra - verifica a conformidade com uma distribuição conhecida
2) 2 ou mais amostras - testa se a distribuição das amostras é a mesma. Teste de duas amostras de Kolmogorov-Smirnov, Mood também, executa testes
Se entendi corretamente, esses são testes de adequação, e há dois tipos principais
1) uma amostra - a conformidade com uma distribuição conhecida é testada
2) 2 ou mais amostras - verifica se a distribuição das amostras é a mesma. Teste de duas amostras de Kolmogorov-Smirnov, Mood também, executa testes
Bem, algo parecido com isso, sim. A ideia em minha mente era apenas encontrar uma regressão de um conjunto de pontos em outro e ver as correlações. Essa foi a coisa mais fácil em que pensei. Assim, você poderia obter sinais adicionais. Não sei se isso seria estatisticamente correto.
Ou seja, as dependências causadas por alterações na hora anterior serão negociadas, não apenas na hora atual. Com base no comportamento da hora anterior, os sinais da hora atual variarão, se for possível encontrar uma correlação. Isso está mais próximo do ajuste ou da otimização.