Discussão do artigo "Elementos da análise correlacional em MQL5: Critério de independência qui-quadrado de Pearson e relação de correlação"
Os métodos tradicionais de avaliação de correlação (de dois ou mais instrumentos financeiros) geralmente usam candlesticks de diferentes períodos de tempo como elemento de referência.
No entanto, o candlestick, apesar da simplicidade de sua estrutura (e conveniência de uso), tem uma desvantagem significativa, a saber
O nível de fechamento de qualquer candlestick não é um nível fractal, não é fixado pelo mercado, mas apenas um nível intermediário dentro do MOVIMENTO OBJETIVO iniciado anteriormente! Para um candlestick ascendente, é um movimento de preço da máxima para o fechamento. Para um candlestick descendente - da mínima para o fechamento.
Ou seja, se houver uma sombra, o movimento inverso (no final do tempo da vela) não termina, mas pode continuar tranquilamente! E levar em conta esse nível nos cálculos de correlação inevitavelmente introduz imprecisão (ou até mesmo erro).
Portanto, a teoria do equilíbrio de impulso usa uma estrutura diferente para a estimativa de correlação, que tem níveis fractais estritamente fixos.
Os métodos tradicionais de avaliação da correlação (de dois ou mais instrumentos financeiros) geralmente usam velas de diferentes períodos de tempo como referência.
Entretanto, o candlestick, apesar da simplicidade de sua estrutura (e da conveniência de uso), tem uma desvantagem significativa, a saber
O nível de fechamento de qualquer candlestick não é um nível fractal, não é fixado pelo mercado, mas apenas um nível intermediário dentro do MOVIMENTO OBJETIVO iniciado anteriormente! Para um candlestick ascendente, é um movimento de preço da máxima para o fechamento. Para um candle descendente - da mínima para o fechamento.
Ou seja, se houver uma sombra, o movimento inverso (no final do tempo do candle) não termina de forma alguma, mas pode continuar tranquilamente! E levar em conta esse nível nos cálculos de correlação inevitavelmente introduz imprecisão (ou até mesmo erro).
Portanto, a teoria do equilíbrio de impulso usa uma estrutura diferente para a estimativa de correlação, que tem níveis fractais estritamente fixos.
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Novo artigo Elementos da análise correlacional em MQL5: Critério de independência qui-quadrado de Pearson e relação de correlação foi publicado:
O artigo aborda as ferramentas clássicas da análise correlacional. São apresentadas as bases teóricas breves, bem como a implementação prática do critério de independência qui-quadrado de Pearson e o coeficiente de relação de correlação.
Hoje gostaríamos de abordar uma área importante da estatística matemática, a análise correlacional, que visa detectar e avaliar as dependências entre variáveis aleatórias. A ferramenta mais popular no arsenal da análise correlacional é, sem dúvida, o coeficiente de correlação. No entanto, para avaliar dependências em dados, especialmente como os incrementos de preços de mercado, o cálculo de um único coeficiente de correlação é completamente insuficiente. Primeiro, ele avalia apenas a dependência linear. Em segundo lugar, valores nulos do coeficiente de correlação não indicam necessariamente a ausência de dependência, caso a amostra de dados utilizada tenha uma distribuição diferente da normal. Para responder à questão de se os dados são dependentes, observa-se os critérios de independência. Falaremos sobre o mais conhecido deles — o critério de independência qui-quadrado de Pearson. Também discutiremos uma característica numérica, o coeficiente de relação de correlação, que ajuda a determinar se a dependência estudada é não linear.
Autor: Evgeniy Chernish