Discussão do artigo "Explorando os Padrões Sazonais de Séries Temporais Financeiras com o Boxplot" - página 22
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Existem nomes de módulos para Python ou R? Python é melhor.
Eu não me expresso em pythons :-)
apenas a soma/concorrência do módulo... como posso dizer isso de forma mais precisa.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... ou seja, em uma linha, some os múltiplos de k. Se houver de fato um ciclo próximo a k, o mínimo e o máximo estarão claramente marcados na convolução.
Eles são assim:
quanto mais próximo você estiver do seno, mais precisos serão o período e o tempo... todo o método é como um "apontamento de foco".
Não me expresso em pitões :-)
apenas soma/multiplicação por módulo... como posso dizer isso de forma mais precisa.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... ou seja, em uma série, você soma múltiplos de k. Se houver de fato um ciclo próximo a k, o mínimo e o máximo serão claramente marcados na convolução.
Eles são assim:
quanto mais próximo você estiver do seno, mais precisos serão o período e o tempo. Todo o método é um pouco como "focar".
Ops. Posso obter mais dois desses? Se estiverem em uma fileira, sem ofensa.
Não me expresso em pitões :-)
apenas soma/multiplicação por módulo... como posso dizer isso de forma mais precisa.... Zk[i]=X[i+k]+X[i+k*2]... ou seja, em uma série, você soma múltiplos de k. Se houver de fato um ciclo próximo a k, o mínimo e o máximo serão claramente marcados na convolução.
Eles são assim:
quanto mais próximo você estiver do seno, mais precisos serão o período e o tempo... todo o método é como um "apontamento de foco".
Ainda tenho um entendimento vago
Em geral, basta observar as dependências (proporções) dos pontos em boxplots adjacentes; se houver algo lá dentro, você poderá extrair mais sinais, mas, consequentemente, mais ajustes
Bem, algo parecido com isso, sim. A ideia em minha cabeça era apenas encontrar uma regressão de um conjunto de pontos em outro e ver as relações. 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.É uma ideia bastante normal. Você pode desenhar e calcular) Desenhar - diagrama de dispersão, calcular - coeficiente de correlação e sua significância.
É uma ideia bastante normal. Você pode desenhar e calcular) Desenhar - diagrama de dispersão, calcular - coeficiente de correlação e sua significância.
Na verdade, vamos chamar esse processo de "bomba de carga dupla" e aplicá-lo também à negociação de pares
Se esse tema agradar a todos, eu o farei
E a bomba com o triplo será sobre aprendizado de máquina.Artigo muito interessante. Maxim, obrigado.
Não tem de quê!
Na verdade, vamos chamar esse processo de "bomba de carga dupla" e aplicá-lo também à negociação de pares
Se esse tópico for aceito por todos, eu o farei
Sou totalmente a favor.
Ops. Posso ter mais duas dessas parcelas? Se for em uma fileira, não se ofenda.
Na imagem interna há mais de um ano... essa é a convolução na qual a grade é desenhada Gana (isso é especificamente agora, assusta todo mundo)
Vou distribuí-lo amanhã, hoje à noite e com cerveja já não, estou com muita preguiça :-) de executar um script, coletar dados e depois recalcular e desenhar. Mas posso conversar :-)
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 faz uma hipótese sem dados e ela é confirmada.
otimização
estudo estatístico
A otimização implícita é um subconjunto da otimização explícita.