A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 3
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
Aqui está outro link na parte inferior que diz
https://ru.wikipedia.org/wiki/Корреляция#.D0.9A.D0.BE.D1.8D.D1.84.D1.84.D0.B8.D1.86.D0.B8.D0.B5.D0.BD.D1.82_.D0.BA.D0.BE.D1.80.D1.80.D0.B5.D0.BB.D1.8F.D1.86.D0.B8.D0.B8_.D0.9F.D0.B8.D1.80.D1.81.D0.BE.D0.BD.D0.B0
Se X,Y são variáveis aleatórias independentes, então R(x,y)=0. O inverso é geralmente incorreto.
Isto é apenas para confirmar o tópico da linha. sim, você está certo.
Um jogo de números.
Dirigido a Voznesensky - mas aplicável a nós.
Acontece que fui um tolo ao verificar meu código 10 vezes antes de publicá-lo. Verifiquei com amostras de matriz com pacotes de matriz conhecidos. Em particular, há uma função embutida no matcadet. Eu verifiquei que tudo coincide. Mas acaba mal ...
Talvez você possa me iluminar no caminho certo... Antes que eu esteja realmente errado.
só no caso https://ru.wikipedia.org/wiki/Автокорреляционная_функция
Seu link para a wikipedia dá a definição correta de autocorrelação, que nada tem a ver com o que você tem em seu indicador.
Qual é a função no Mathcad?
Há também uma variante do indicador "autocorrelação". Muito parecido com o seu e também errado. Algo que ambos contam de maneira diferente e não entendem seu significado.
Seu link para a wikipedia dá a definição correta de autocorrelação, que nada tem a ver com o que você tem em seu indicador.
Qual é a função no Mathcad?
Há também uma variante do indicador "autocorrelação". Muito parecido com o seu e também errado. Algo que ambos contam de maneira diferente e não entendem seu significado.
e quais são as diferenças? me dê um cálculo correto. então falaremos. até agora é apenas uma declaração geral.
1. pierson está errado.
2. O lanceiro está errado
3. ACF não é entendida de forma alguma
4. você precisa entender corretamente o que significa correlação =0
P.S. escreva-o, é interessante ... terrivelmente interessante ...
Seu link para a wikipedia dá a definição correta de autocorrelação, que nada tem a ver com o que você tem em seu indicador.
Qual é a função no Mathcad?
Há também uma variante do indicador "autocorrelação". Muito parecido com o seu e também errado. Algo que ambos contam de maneira diferente e não entendem seu significado.
Leia o código que Sergei tem... https://www.mql5.com/ru/code/8295 Atingido por alguns fatos:
1. SKO é calculado para toda a amostra, ou seja, se estabelecermos histórico = 2000 barras, então a ACF em torno da 1500ª barra é normalizada para o futuro.
2) Regressão linear - também calculada sobre toda a história
3. o comentário "Cálculo ACF" - um valor de referência m = [0 ... Histórico] é tomado,
e a partir dela a ACF( f( i ), f( i + m ) ) é calculada para o passado. Isto é, o gráfico final
é uma trama de ACF "por si só com um turno" = [0 ... História].
.
Ou seja, quando olhamos o gráfico deste indicador, na barra 500 não é o valor da janela ACF para a barra 500,
mas o ACF normalizado para o futuro com offset = 500. Somente calculado não pelo tamanho da amostra = Histórico,
mas pelo tamanho da amostra = História - 500. E na 1000ª barra, por exemplo, há uma espiada em termos de regressão e RMS para o futuro já em 1000 barras,
e a amostra "torna-se mais fina" por 1000 elementos. Na barra de zero é claro - uma barra justa porque está em si mesma.
.
Em geral, o indicador tem uma proteção de alto nível contra compilação, embora esteja no código fonte ;-). A proteção
é que ele mostra algo, mas mesmo que você saiba o que é, há uma série de erros
decisões "arquitetônicas", que inclinam uma pessoa a simplesmente reescrever tudo.
.
Hrenfx, obrigado por apontar isso. Eu li o código indicador como uma fascinante história de detetive. Escreva mais :-).
.
P.S.: me corrija se eu estiver errado.
.
P.S. 2: Eu não sei como... Mas provavelmente seria legal ver um gráfico da ACF correta,
plotado contra X=bar, Y=valor de ACF, e Z- viés entre amostras ;-)
.
P.S. 3: ACF é normalizado para ACF[0], no qual eu acabei com um número = 1440.
Teoricamente... se você normalizar ACF para amostra = 1440, tudo bem, mas a questão é,
que mais adiante na história o número de barras diminui => a normalização pressiona o gráfico para zero.
P.S. 2: Eu não sei como... mas provavelmente seria legal ver um gráfico da ACF correta,
plotado contra X=bar, Y=valor de ACF, e Z- viés entre amostras ;-)
O que está impedindo isso?
Então, novamente, você tem que interpretar este gráfico mais tarde... Tenho que fazer uma hipótese...
Para fazer um bloco de tomada de decisão, um testador automático, depois um testador com OOS...
A propósito, P.S. 4:
- Eu fiz uma piada em meu posto sobre "proteção". Erros, é claro, acontecem com todos.
Portanto, é exatamente uma piada.
Bem... Eu não sei como :-). Eu uso Mql e C++. E eu não sei como fazer gráficos tão bonitos ;-).
Então, novamente, tenho que interpretar este gráfico mais tarde... Tenho que fazer uma hipótese...
Para fazer um bloco de tomada de decisão, um testador automático, depois um testador com OOS...
Em csv e excel para traçá-lo. Só para ter um vislumbre disso.
Em csv e em excel para fazer um diagrama. Só para ter um vislumbre
:-)