A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 5
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Esta é a coisa certa a fazer. você tem que chegar ao fundo da questão. Não se pode criticá-los de imediato. O que, por exemplo, o mesmo Pearson que você não aplicou.
Eu não aplico Pearson em nenhum lugar. Ela simplesmente não existia na MQL4 de uma forma correta. Agora nós o temos.
Não quer dizer que Pearson esteja mentindo de todo. Uma fórmula não pode mentir, é apenas uma fórmula... talvez você esteja apenas tentando aplicá-lo erroneamente. Ou você tem uma expectativa muito alta para isso. Pearson não tem nada a ver com isso. Ele é bom. Ele escreveu a fórmula. Muita gente a usa... obrigado.
Quando se considera a correlação - isso é uma coisa. Mas quando eles começam a falar sobre correlação linear - isso é outra coisa. Há muitos lugares onde as pessoas escrevem que supostamente a correlação de amostra zero é a ausência de correlação linear. Isso não só não é verdade. É também que as pessoas não entendem a natureza da correlação linear. O fio do exemplo o adverte a não acreditar em nossa palavra.
Z.I. sobre matkad. procure-o lá com certeza está (AKF). infelizmente, neste Windows 7-ku não pode colocar matkad. em breve será demolido. pode colocar. pode enviar um arquivo pessoal. onde eu fiz todas as verificações.
Sergey, obrigado por prestar atenção à minha observação :-),
para esclarecer: escrevi "como interpretaria a palavra "autocorrelação" :-).
Tal, você sabe, abordagem ingênua - quando você imediatamente entendeu o que se quis dizer com
e você não se importa com o que realmente se quer dizer.
:-)
Veja novamente a fórmula https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция ACF depende apenas do tau, do viés, nenhuma janela lá.
Se você digitar uma variável adicional N, significa que para o mesmo conjunto de dados, digamos 1 2 3 4 5 6 7 8 9, podem ocorrer ACFs diferentes, dependendo do N selecionado. Isto está errado. Um conjunto de dados - um ACF, outro conjunto de dados - outro ACF, etc.
Erro fundamental. Esta ACF de uma variável aleatória com variância e expectativa conhecidas é uma definição teórica.
Na prática, refere-se sempre a uma amostra. A autocorrelação da amostra é definida pelo tamanho da amostra (janela). Não há um único sigma, mas sigma(t) e sigma(t + Shift). E a amostra da autocovariância é dividida por seu produto.
Isto é muito importante de se entender:
Um pouco de alfabetização.
Outro equívoco comum é confundir os conceitos de "coeficiente de correlação" (isto é, uma característica da relação estocástica entre s.v.) e "coeficiente de correlação daamostra "(uma estimativa - uma das muitas possíveis - do verdadeiro SC). Na verdade, estas são coisas completamente diferentes, e substituir uma pela outra é fundamentalmente errado.
O erro fundamental. Esta ACF de uma variável aleatória com uma variação e expectativa conhecidas é a definição teórica.
Na prática, refere-se sempre a uma amostra. A autocorrelação da amostra é definida pelo tamanho da amostra (janela). Não há um único sigma, mas sigma(t) e sigma(t + Shift). E a amostra da autocovariância é dividida por seu produto.
Portanto, você quer provar que pode haver ACFs diferentes para o mesmo conjunto de dados. A propósito, a ACF também pode ser calculada através da transformada de Fourier. Em breve instalarei o Matcad e prepararei todos os métodos de cálculo ACF (incorporado no Matcad, através da transformada de Fourier e através da fórmula dada no indicador).
Isto é, você quer provar que para o mesmo conjunto de dados. pode ser diferente ACF. isto não é verdade. A propósito, a ACF também pode ser calculada através da transformada de Fourier. Em breve instalarei o Matcad e prepararei todos os métodos de cálculo ACF (incorporado no Matcad, através da transformada de Fourier e através da fórmula dada no indicador).
Você tem um equívoco fundamental sobre o conceito de estimativa em uma amostra.
Ninguém conhece a verdadeira variação e a expectativa matricial do EURUSD. E você faz o cálculo como se conhecesse esses valores. E você também calcula através de um modelo de regressão linear.
Aparentemente, a autocorrelação bem como a correlação podem ser implementadas na forma de um indicador. Esta é uma tarefa de recursos intensivos que requer uma otimização séria. Não 20 linhas de código.
E outro enorme erro fundamental nos cálculos da correlação (automática ou geral) - é o uso de valores absolutos de preços de instrumentos financeiros, ao invés de valores relativos. É preciso fazer logaritmo antes de calcular a correlação das séries de preços.
Se você dissecar uma fila, você pode desenhar um abismo de ACF.
Um alisamento com uma janela Parzen ou algo assim...
Outra subtrai uma regressão linear.
Ou você quis dizer algo mais?
Фундаментальная ошибка. Эта АКФ случайной величины, у которой известна дисперисия и мат.ожидание - теоретическое определение.
Na prática, refere-se sempre à amostragem. A autocorrelação de amostragem é determinada pelo tamanho da amostra (janela). Não há um único sigma, mas sigma(t) e sigma(t + Shift). E a amostra da autocovariância é dividida por seu produto.
É muito importante entender:
Por janela, o que você quer dizer? O tamanho da amostra...? :о)
Portanto, há muitas séries cronológicas sobre minutos.
;)
Por janela, o que você quer dizer? Tamanho da amostra...? :о)
Você tem um equívoco fundamental sobre o conceito de estimativa em uma amostra.
Ninguém conhece a verdadeira variação e a expectativa matricial do EURUSD. E você faz o cálculo como se soubesse essas quantidades. E você também calcula através de um modelo de regressão linear.
Aparentemente, a autocorrelação bem como a correlação podem ser implementadas na forma de um indicador. Esta é uma tarefa de recursos intensivos que requer uma otimização séria. E não 20 linhas de código.
E outro erro fundamental nos cálculos da correlação (autocorrelação ou global) - é o uso de valores absolutos de preços de instrumentos financeiros, ao invés de valores relativos. É necessário fazer o logaritmo antes de calcular a correlação das séries de preços.
Receio que você não compreenda totalmente isto. Há uma função embutida no pacote matricial. Não me importa o que é, você pode logaritmá-lo ou não. A saída é ACF. Farei o que prometi. Mostrarei que todos eles combinam. Você pode verificar tudo de novo. Então vamos conversar. Certo. Errado. Agora são apenas palavras. Há um código na minha ponta em byes de código. Eu verifiquei duas vezes. Mas isso é muito importante para mim. Eu farei todos os cheques e afixarei. Não para provar nada a você. O que é importante para mim é que eu realmente consegui isso no Mathcad. Se você encontrar um erro, ficarei feliz. Realmente estou. Como todos os meus algoritmos adaptativos são baseados em ACF, eles não têm nenhum dado de entrada, tudo é tirado de ACF. É por isso que é tão importante para mim...
Você tem um equívoco fundamental sobre o conceito de avaliação em uma amostra.
E outro enorme erro fundamental no cálculo da correlação (automática ou geral) é usar valores absolutos de preços de instrumentos financeiros em vez de valores relativos. Deve-se fazer o logaritmo antes de calcular a correlação de séries de preços.
Muitos erros fundamentais...
Você já esqueceu que o câmbio não pode ter zero ou infinito em "valores de instrumentos financeiros"? DDD
aqui os preços são quase sempre relativos.
Não se trata de preços de mercadorias ou curvas de estoque.
;)
Você já esqueceu que não se pode ter zero ou infinito em "valores de ferramentas financeiras"? DDD
Os preços aqui são quase sempre relativos.
não são preços de mercadorias ou curvas do mercado de ações.
Você está sendo informado sobre a preparação adequada do preço BP para estimativas de correlação. E não importa a que mercado o instrumento financeiro pertence. É, de fato, fundamental.
Deve ser entendido que é um erro global considerar a correlação para EURUSD e USDJPY sem logaritmo.