A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 17
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Então por que não tomar a mediana, digamos, dos mesmos valores em vez da média aritmética? Para uma distribuição com rabos grossos, esta estimativa é definitivamente mais eficiente. A fórmula de CQ da Pearson seria mais complicada (além de se tornar não-linear), mas ainda assim seria o CQ da Pearson - ou melhor, uma de suas estimativas possíveis!
O CQ mediano não é mais complicado do que o CQ clássico. Somente em vez de adicionar, há uma classificação comum dos termos BP. E a fórmula de iteração é simples.
Outra propriedade do CQ mediano é que, ao contrário do CQ clássico, o CQ não muda com cada mudança de janela deslizante.
E mais uma nota, ao calcular o MCC, a variância é dividida pela variância. Mas a variância, assim como o MO, não é a variância clássica, mas a mediana.
Eu não fiz uma comparação de eficiência de QC e MQC sobre os preços BPs.
Se o objetivo é encontrar uma relação linear entre os VRs de preço, então os VRs originais devem ser prolagarítmicos antes de calcular o CQ.
O outro caso é de fundos ou matérias primas. Aí, a eliminação de sazonalidades e comércios é apropriada.
HideYourRichess:
На самом деле, и на форе есть нечто, что можно считать "сезонностью" и "трендами". Просто не все это видят. Особенно через маленький обзорный экранчик ДЦ, с пипсовкой.
Esta "moda" de alta freqüência é o que os CDs de "cozinha" pejorativamente chamam de "pipsing"...
E eles combatem isso de todas as maneiras possíveis.
Portanto - não de comissões sobre acordos, mas de um depoimento de "passageiro" ao vivo.
;)
Acho que não sou o único que já apontou isso, mas ainda assim diria que é um disparate.
O que é exatamente um absurdo? Antes de analisar os preços, eles devem ser logarítmicos, porque analisar os preços em si é realmente um disparate. Se você estiver interessado no coeficiente de correlação, então após o logaritmo a data resultante também deve ser padronizada.
Outra questão é que a presença de correlação não significa que existe uma relação.
Se o coeficiente de correlação for de interesse, após logaritmizar a data resultante, é uma boa idéia padronizá-lo também.
Trazendo-o para o MO zero. É isto que você quer dizer com normalização?
É verdade que para calcular a correlação não é necessário trazer a zero o MO (às vezes também a variação para um). Porque a correlação não muda quando uma constante é adicionada ou multiplicada por uma constante.
Esta "moda" de alta freqüência é o que os CDs de "cozinha" pejorativamente chamam de "pipsing"...
E eles combatem isso de todas as maneiras possíveis.
Portanto - não de comissões sobre acordos, mas de um depoimento de "passageiro" ao vivo.
;)
O que é exatamente um absurdo? Antes de analisar os preços, eles devem ser logarítmicos, porque analisar os preços em si é realmente um disparate. Se você estiver interessado no coeficiente de correlação, então após o logaritmo a data resultante também deve ser padronizada.
. Não há necessidade de logaritmo em nada. É preciso analisar os preços em si. Como eles são. Posso compreender o logaritmo ao analisar dados ao longo de muitos anos. Isto pode ser compreendido, com uma grande extensão, mas na análise dentro de um ano - é uma operação completamente desnecessária. Ele não faz nada. Além de ser quase cientifico.
. O problema da padronização é que é estranho. Para que serve? Para que tarefas?
Outra questão é que a presença de correlação não significa que existe uma relação.
. Essa não é outra questão - essa é a questão principal. Após a pergunta sobre a possível natureza da conexão.