Uma definição formal de um mestre-escravo - existe uma? - 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
Tem-se falado em correlação... que método você usa para medi-lo?
Há muitos, nem todos eles são adequados.
Por que é para estacionário?! Na verdade, é uma quantidade que caracteriza a relação entre duas variáveis aleatórias.
A partir disto, é claro, pode-se deduzir que seu valor pode ter significado = 0 em absoluto.
Fala-se em correlação... que método você usa para medi-lo?
Há muitos, nem todos eles são adequados.
Eu o meço com Spearman.
A correlação não é adequada em absoluto. É para filas estacionárias e não existe tal coisa na frente.
Você cometeu um erro. A correlação é adequada para qualquer série. É Fourier e a regressão só é adequada para séries estacionárias.
Tem-se falado em correlação... que método você usa para medi-lo?
Há muitos, nem todos eles são adequados.
Você tem algo errado. A correlação é adequada para qualquer série. É Fourier e a regressão só é adequada para estacionário.
Eu acho que não. A co-integração é mais geral e tem limitações em sua aplicação. Eu não quero olhar para isso. Tenho certeza de que a correlação não é de modo algum aplicável à frente. É um número. A que lugar da amostra se refere? E estamos geralmente interessados na borda direita da amostra.
Quais métodos são adequados? O Pearson é adequado? A fórmula geral, sem expectativas e estimativas de variação, parece muito lógica.
Àquele que você especifica na série que você está comparando.
A correlação não tem lugar em uma série - é uma característica de uma amostra de duas séries.
A correlação é a maior ilusão em estatísticas para as pessoas que não só conhecem estatísticas, mas a sentem.
Se falamos de forex, não podemos simplesmente aplicá-lo, porque forex tem tendências e valores de correlação indicam a proporção de dois componentes determinísticos em duas séries, ou seja, não têm nada a ver com variáveis aleatórias. Portanto, desculpe-me, todos os argumentos sobre Pearson e Spearman's aqui são do maligno.
Pearson's é improvável. A forma de calculá-lo depende do que você quer obter.
Veja, se eu entendi corretamente, então Pearson é "improvável" que caiba, porque é usado para estimar uma medida de relações lineares, e portanto não é adequado para estimar uma medida de relações não lineares.
Mas, nesse caso, você pode:
A idéia de usar a expectativa normalizada deste relacionamento como medida da estabilidade do relacionamento é aceitável para mim.