Корреляция со сдвигом во времени - страница 4
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
похоже пришло время поднять старые наработки.. ;))
Ага... :)
тем более стока вего нового и автоматика нам в помощь.
А ведь помнится говорили тогда, дескать - ребяты, не суетитесь, рынок никуда не денется, лет через 10-ть будет даже больше возможностей, чем сейчас.. :) провидцы.. :)
Если построить взаимную корреляционную функцию двух процессов, те ее пик (максимальной значение) будет отстоять от начала координат как раз на величину чистого запаздывания. Но взаимная (как и авто) корреляционная функция рассчитывается для центрированных значений процессов, т.е. с вычетом математического ожидания. Для стационарных процессов МО считается константой. Из приведенных выше графиков видно, что мы имеем дело с процессами явно не стационарными. Можно попытаться "остацинарить" процессы удалив из них тренд (не обязательно линейный), например, с помощью скользящего среднего. Корреляционные функции характеризуют именно колебательные свойства процессов около некоторого среднего ("машки", например).
Вопрос в том, что важнее для торговли "машка" или колебания процессов около этой "машки"?
А ведь помнится говорили тогда, дескать - ребяты, не суетитесь, рынок никуда не денется, лет через 10-ть будет даже больше возможностей, чем сейчас.. :) провидцы.. :)
Если построить взаимную корреляционную функцию двух процессов, те ее пик (максимальной значение) будет отстоять от начала координат как раз на величину чистого запаздывания. Но взаимная (как и авто) корреляционная функция рассчитывается для центрированных значений процессов, т.е. с вычетом математического ожидания. Для стационарных процессов МО считается константой. Из приведенных выше графиков видно, что мы имеем дело с процессами явно не стационарными. Можно попытаться "остацинарить" процессы удалив из них тренд (не обязательно линейный), например, с помощью скользящего среднего. Корреляционные функции характеризуют именно колебательные свойства процессов около некоторого среднего ("машки", например).
Вопрос в том, что важнее для торговли "машка" или колебания процессов около этой "машки"?
В точку! Значит это имеет такой же смысл как и все остальное.
А ведь помнится говорили тогда, дескать - ребяты, не суетитесь, рынок никуда не денется, лет через 10-ть будет даже больше возможностей, чем сейчас.. :) провидцы.. :)
Если построить взаимную корреляционную функцию двух процессов, те ее пик (максимальной значение) будет отстоять от начала координат как раз на величину чистого запаздывания. Но взаимная (как и авто) корреляционная функция рассчитывается для центрированных значений процессов, т.е. с вычетом математического ожидания. Для стационарных процессов МО считается константой. Из приведенных выше графиков видно, что мы имеем дело с процессами явно не стационарными. Можно попытаться "остацинарить" процессы удалив из них тренд (не обязательно линейный), например, с помощью скользящего среднего. Корреляционные функции характеризуют именно колебательные свойства процессов около некоторого среднего ("машки", например).
Вопрос в том, что важнее для торговли "машка" или колебания процессов около этой "машки"?
В точку! Значит это имеет такой же смысл как и все остальное.
Если говорить более строго, то "машка" является частотным фильтром, характеризуя низкие частоты процесса (в зависимости от параметра MA_Period).
Корреляционные функции являются характеристиками оставшихся высоких частот. Какие частоты более интепесны для торговли?
Вопрос, наверное, чисто риторический.