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A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 16

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Privat, você está errado.
Em quê?

O uso de uma janela deslizante é um princípio básico da análise, ninguém conta nada sobre todos os dados porque, em princípio, não é realista. É o mesmo com o DSP.

Sua função de autocorrelação mostra vários valores de correlação com parâmetros diferentes (deslocamento da janela, comprimento da janela (ou algo parecido, não entrei em detalhes)). Utiliza também uma janela deslizante. A função desenha valores de autocorrelação para um ponto de dados, ninguém o impede de mover a janela e calcular valores para cada barra, mas um gráfico tridimensional deve ser desenhado.

A definição de autocorrelação pode ser obtida de Yandex. Tudo é muito mais simples do que parece.

Eu não vou provar e argumentar, pois é inútil, apenas tomar nota.

Prival:

É LIMPO?

isso está claro?

Há uma categoria de pessoas que não empurram a idéia, mas a si mesmas, muito amadas. Quanto mais delirante o conceito, mais bem sucedido é o processo de autopromoção. hrenfx pensou em algo (muito possivelmente valioso) e este pensamento chamou termos amplamente conhecidos e estabelecidos. É impossível explicar-lhe que isto não é permitido, porque ele mesmo está fazendo propaganda, e todo o ramo não tem nada a ver com correlações. Hrenfx escreve sobre si mesmo e o resto de nós escreve sobre correlação, por que fomos apanhados nisto? Somente porque ele não foi banido a tempo com a admoestação: "Leia alguns livros".

[Excluído]
Prival:

1. você pega um pedaço de 100 barras e o compara com um pedaço de 100 barras. não há outra maneira. O CQ não pode ser calculado em matrizes de diferentes comprimentos.

não pestaneje. para todas as 100.000 barras. Soletrar ACF é uma comparação da BP a si mesma, não a um pedaço de si mesma. É com a HIMSELF.

O que 100 barras ou 100 mil ainda é uma amostra, não a BP inteira. E aqui, cabe a alguém decidir qual a duração da amostragem a ser usada. O resultado é o mesmo - autocorrelação em uma amostra, embora os números possam ser muito diferentes.

Sobre o cabeçalho - a correlação sobre a amostra não nos diz muito. A correlação é zero apenas para séries estacionárias infinitas independentes, ou seja, é uma abstração que não pode ser vista na vida real, mas ainda é preciso saber.

Integer:

A função desenha valores de autocorrelação para um ponto de dados, ninguém está impedindo ninguém de mover a janela e calcular valores para cada barra, apenas um gráfico tridimensional teria que ser desenhado.

Escrevi um roteiro que prepara os dados para o Mathcad para visualização 3D. Roteiro e arquivo Mathcad anexados.

Esta é a aparência das mudanças de QC para EURUSD e GBPUSD desde o início de outubro:

Arquivos anexados:
correlation3d.rar  8 kb
Integer:

Sua função de autocorrelação mostra vários valores de correlação com diferentes parâmetros {...}

O problema é esse, não é sua função de autocorrelação:-). Há uma definição clara para ACF.
Eu só concordaria que isso mostra algo incompreensível :-) /da falta de prática em DSP
Integer:

O uso de uma janela deslizante é um princípio básico da análise, ninguém conta nada sobre todos os dados porque, em princípio, não é realista. É o mesmo com o DSP.

Sua função de autocorrelação mostra vários valores de correlação com parâmetros diferentes (deslocamento da janela, comprimento da janela (ou algo parecido, não entrei em detalhes)). Utiliza também uma janela deslizante. A função desenha valores de autocorrelação para um ponto de dados, ninguém o impede de mover a janela e calcular valores para cada barra, mas um gráfico tridimensional deve ser desenhado.

A definição de autocorrelação pode ser obtida de Yandex. Tudo é muito mais simples do que parece.

Eu não vou provar e argumentar, pois é inútil, apenas tomar nota.


Entendido.

Aqui está mais detalhado, pode não ser tridimensional, mas é exatamente o que você diz

https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page5#50590

nós estávamos construindo esta ACF.

compositor, Candidato, o matemático nos vigiou lá mais abaixo no ramo e verificou através do FFT . Claro que depende do tamanho da janela (amostra) e do turno

https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page16

Se alguém estiver interessado, eles têm os indicadores lá.

Dmitry, eu não sou um assassino de idéias. Sou contra o uso de termos que são bem conhecidos e que ainda têm um significado diferente (outras matemáticas). Dessa forma...

não nos entendemos. Afinal, na maioria das vezes, é este mal-entendido que faz tudo acontecer.

Basta pensar nisso: ele criou e escreveu um indicador, adicionou-o ao codebase e mostrou que existe uma correlação. Muito obrigado a ele. Também fiz algo semelhante https://www.mql5.com/ru/forum/107695 a correlação às 24 horas de atraso. Já se passaram dois anos e esta correlação ainda existe. Percebi na avaria de manhã que muitas pessoas usam esta idéia.

É ruim? Não, é ótimo, é perfeito. Mas não se pode colocar todos no fórum de passagem (inclusive Pirson), ele é o único que acerta e entende, enquanto todos nós somos desajeitados.

Ele acusou a todos, daí você, de nunca ter calculado o CC, que você o codificou incorretamente, e se você codificou algo, você o aplicou incorretamente... Eu sou contra, você não pode fazer isso dessa maneira.

Z.U. e eu estou chateado como o inferno. Só para colocar o matcad (e me mostrar o que está errado), eu derrubei o Windows 7 ontem, mas esqueci que o MT5 armazena tudo no disco C por padrão (embora esteja em D)... 4 meses de trabalho, desperdiçados, sem formatação não ajudou, e nenhuma cópia... ((

jartmailru:
O problema é esse, não é sua função de autocorrelação :-). Há uma definição clara para ACF.
Exceto que mostra algo incompreensível :-) /da falta de prática em DSP
Mas uma definição clara de Coeficiente de Correlação e ACF não é um obstáculo ao fato de que existem fórmulas diferentes para sua estimativa, o que daria resultados diferentes. Por exemplo, a definição do coeficiente de correlação de Pearson inclui o operador de expectativa e, na prática, todos o calculam como a média aritmética de algum número de contagens de uma expressão de suboperador. Mas quem diz que este método é o único correto? Afinal, é, estou sempre repetindo, o melhor caminho somente se assumirmos uma distribuição normal dos erros, o que é fundamentalmente errado para o mercado. Então, por que não tomar em vez da média aritmética, digamos, a mediana dos mesmos valores? Para uma distribuição com caudas grossas, esta estimativa é definitivamente mais eficiente. A fórmula do CQ Pearson seria mais complicada (e também não linear), mas ainda assim seria o CQ Pearson - ou melhor, uma de suas estimativas possíveis!
Prival:

Nada, tudo será restaurado, e cem vezes melhor). Na verdade, eu pratico ocasionalmente uma desmontagem completa do terminal com a exclusão de todos os programas que escrevi. Normalmente, quando há uma nova idéia e é necessário se livrar dos huskies. Mas eu arquivo tudo de antemão, é claro) E se eu tiver algo valioso e útil no arquivo antigo, não vai demorar muito para tirá-lo quando eu precisar dele.
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