Estatísticas de dependência entre aspas (teoria da informação, correlação e outros métodos de seleção de características) - página 14
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faa1947: На всех ученых советах, на которых я присутствовал в свое время подобное ваше выступление было бы последним навсегда.
Bem, eu não estou falando em um conselho acadêmico aqui. Mas, mais uma vez, vou tentar encontrar argumentos e apresentá-los aqui. Embora, por outro lado, não seja tão fácil de comparar: é um método completamente diferente. Portanto, você tem que procurar algo semelhante em publicações.
Praticamente valioso. E consegue lidar com processos aleatórios não estacionários com distribuições desconhecidas.
Co-integração? ou múltiplas diferenças do processo original que consegue se ajustar a um teste Dickey-Fuller bem sucedido?
Existe a definição Shannon de entropia, na qual a independência é obrigatória.
E há uma definição de informação mútua, na qual a definição de Shannon é aplicada de forma puramente formal, uma vez que se assume que existem dependências.
Se você quiser aprofundar a profundidade filosófica e as contradições da definição de informação mútua - por favor, escave. Eu preferiria não me preocupar com isso e apenas usar a fórmula "americana" com probabilidades, não me preocupar com independência.
Um sistema mais completo se parece com isto: alfabeto de mercado <-> alfabeto de cotação -> alfabeto de problemas. O topikstarter considerou apenas o último par, a citação é o problema.
Co-integração? ou diferenças no processo de múltiplas fontes que conseguem se encaixar em um teste Dickey-Fuller bem sucedido?
O problema todo é o termo "quase", como de costume.
E um erro de previsão é um erro na previsão do passado. Lá se vai a econometria... É claro, sou um pouco convincente.
P.S. Não se importe comigo. Apenas um pensamento (desligue o gravador, por favor, não é para a imprensa): Assim que os cálculos de alguma "ciência" econométrica se tornam perfeitos e automatizados, eles se tornam inúteis.
O problema todo é o termo "quase", como de costume.
E um erro de previsão é um erro na previsão do passado. Lá se vai a econometria... É claro, sou um pouco convincente.
P.S. Não se importe comigo. Há apenas este pensamento (desligue o gravador, por favor, não é para a imprensa): uma vez que os cálculos de alguma "ciência" econométrica se tornam perfeitos e automatizáveis, eles se tornam inúteis.
O escritório já o escreveu - puramente em privado, para seus tablets....
E um erro de previsão é um erro de previsão do passado.
Até mesmo a ficção se baseia no passado.
Depende do que tiramos do passado. Se fizermos análises VR não estacionárias - então não há esperança e todos os tipos de truques nos testes não nos salvam. Se conseguimos destacar e formular analiticamente componentes com um resíduo na forma de ruído branco, é uma história diferente. O importante é que milhões de pessoas educadas têm seguido este caminho por décadas, deixando para os otários a canção Chukchi chamada ANÁLISE TÉCNICA.
Isso mesmo, para os otários. Os otários sempre se agarram aos procedimentos estabelecidos e nunca tentam nada de lado.
E a estacionariedade existe por uma razão. Por exemplo, se investigarmos uma série estacionária de informações (mesmo que a série inicial de citações ou retornos não seja estacionária), podemos esperar bons resultados que funcionem no futuro.
Isso mesmo, para os otários. Os otários sempre se agarram aos procedimentos estabelecidos e nunca tentam nada de lado.
E a estacionariedade existe por uma razão. Por exemplo, se investigarmos uma série estacionária de informações (mesmo que a série inicial de citações ou retornos não seja estacionária), podemos esperar bons resultados que funcionem no futuro.
E o que - a econometria dá tais garantias?