Библиотеки: Statistical Functions

Новый комментарий
 

Statistical Functions:

Набор статистических функций, которые позволяют рассчитывать некоторые значения, описывающие таймсерии, такие как корреляция между двумя таймсериями, линейная регрессия, стандартное отклонение и т.д.

Автор: Haruna Nakamura

 
Как вы внедряете?
 
ziad8978:
Как вы реализуете?

Спасибо за интерес к моей библиотеке. Использовать ее очень просто, в основном вы оперируете с массивами 1 измерения.

Например, вы можете легко удалить линейный тренд из временных рядов с помощью функции detrend:
detrend(timeSerie, detrendResultArray);

timeSerie - это массив, заполненный ценами, а detrendResultArray должен быть пустым массивом, в котором будут храниться результаты.
Таким образом, после вызова функции у вас будет массив с детрендированными временными рядами, на которых вы можете проводить дальнейший анализ (например, проверять, является ли ряд стационарным).

Например, если у вас есть массив с валютой Currency1 (возможно, в обратном направлении), вы можете спрогнозировать ее следующее значение с помощью функции:

double detrendedSerie[];
double forecastedValue;

//делаем валюту Currency1 хранимой в обратном порядке (последнее значение в массиве - самая новая цена)
detrend(Currency1, detrendedSerie);

if(dickeyFuller(detrendedSerie)){
  forecastedValue = AR1(detrendedSerie); 
}

if(forecastedValue > detrendedSerie[ArraySize(detrendedSerie)-1]){
  //Buy
}else{
  //Sell
}

Еще одна интересная функция - знаковый интеграл. Использовать его в текущем виде очень просто, достаточно вызвать функцию, определить пределы и степень многочлена (она может быть небольшой),
, чтобы получить хорошее приближение заданного интеграла. Вы также можете изменить функцию "foo", чтобы интегрировать функции, отличные от f(x) = x.

 
ziad8978:
Как вы внедряете?
 
ziad8978:
Как вы внедряете?
 
tinakorn kunchai:
Файлы:
WP_20150602_17_33_10_Selfie.jpg  1287 kb
 
Большое спасибо, Гераджика, что поделились этим кодом!!!
 
Rodrigo Malacarne:
Большое спасибо, Herajika, за то, что поделились этим кодом!!!
Рад слышать, что он вам понравился! Пожалуйста, если вы создадите какой-нибудь советник/индикатор с использованием этой библиотеки, выложите здесь ссылку.
 
Haruna Nakamura:
Рад слышать, что вам это нравится! Пожалуйста, вставьте сюда ссылку, если вы создадите какой-нибудь советник/индикатор с использованием этой библиотеки.

Здравствуйте,Хераджика,

Я пытаюсь воспроизвести статистику теста Дики-Фуллера из кода, которым вы поделились, с помощью других статистических/математических программ. В частности, я использую для этого Wolfram Mathematica.

Пожалуйста, рассмотрите данные из оригинальной статьи, которую вы использовали (из Scribd):

double data[] = {6109.58, 6157.84, 5850.22, 5976.63, 6382.12, 6437.74, 6877.68, 6611.79, 7040.23, 6842.36, 6512.78, 6699.44, 
                 6700.20, 7092.49, 7558.50, 7664.99, 7589.78, 7366.89, 6931.43, 5530.71, 5611.90, 6208.28, 6343.87, 6485.84};

Чтобы получить статистику теста с помощью вашего кода, я удалил комментарий перед функцией Print, как видно из кода ниже:

bool dickeyFuller(double &arr[])
  {
// n=25 50 100 250 500 >500
// {-2.62, -2.60, -2.58, -2.57, -2.57, -2.57};
   double cVal;
   bool result;
   int n=ArraySize(arr);
   double tValue;
   double corrCoeff;
   double copyArr[];
   double difference[];
   ArrayResize(difference,n-1);
//---
   for(int i=0; i<n-1; i++)
     {
      difference[i]=arr[i+1]-arr[i];
     }
//---
   ArrayCopy(copyArr,arr,0,0,n-1);
   corrCoeff=correlation(copyArr,difference);
   tValue=corrCoeff*MathSqrt((n-2)/1-MathPow(corrCoeff,2));
//---
   if(n<25)
     {
      cVal=-2.62;
        }else{
      if(n>=25 && n<50)
        {
         cVal=-2.60;
           }else{
         if(n>=50 && n<100)
           {
            cVal=-2.58;
              }else{
            cVal=-2.57;
           }
        }
     }
   Print(tValue); //--- Тестовая статистика ??
   result=tValue>cVal;
   return(result);
  }

Как уже было сказано, меня больше интересует сама тестовая статистика, а не только вывод теста. В этом смысле, используя код, которым вы поделились, я получаю:

void OnStart()
  {
//--- ИСТОЧНИК: http://pt.scribd.com/doc/80877200/How-to-do-a-Dickey-Fuller-Test-using-Excel#
   double data[] = {6109.58, 6157.84, 5850.22, 5976.63, 6382.12, 6437.74, 6877.68, 6611.79, 7040.23, 6842.36, 6512.78, 6699.44, 
                     6700.20, 7092.49, 7558.50, 7664.99, 7589.78, 7366.89, 6931.43, 5530.71, 5611.90, 6208.28, 6343.87, 6485.84};
//---
   dickeyFuller(data);
  }

Теперь я печатаю строку со статистикой теста и получаю:

-1.719791886975595

Однако в оригинальной статье указано, что t-статистика равна 1,8125.

Однако, когда я использую Wolfram Mathematica на том же наборе данных, я получаю:


У вас есть идеи, что может быть причиной того, что 3 теста дают 3 разных результата?

С уважением,
Malacarne

 

Здравствуйте! Что касается разницы между результатом из статьи(http://pt.scribd.com/doc/80877200/How-to-do-a-Dickey-Fuller-Test-using-Excel#) и моей реализацией, то
прошу заметить, что на указанном сайте существует некоторая проблема с вытеснением знаков (+, -). Поэтому на самом деле результат, приведенный в статье, равен -1.8125.

Что касается разницы с Wolfram Mathematica, то, возможно, в разных реализациях разных рендеров используются разные критические значения и по-разному вычисляются tValues. Проделав то же самое в Matlab, я получил
другой результат (0.6518).

Однако, если вы попробуете сделать то же самое в excel, это должно показать что-то близкое к -1.8125.

С уважением,
Herajika

 
Haruna Nakamura:

Здравствуйте! Что касается разницы между результатом из статьи(http://pt.scribd.com/doc/80877200/How-to-do-a-Dickey-Fuller-Test-using-Excel#) и моей реализацией, то
прошу заметить, что на указанном сайте существует некоторая проблема с вытеснением знаков (+, -). Поэтому на самом деле результат, приведенный в статье, равен -1.8125.

Что касается разницы с Wolfram Mathematica, то, возможно, в разных реализациях разных рендеров используются разные критические значения и по-разному вычисляются tValues. Проделав то же самое в Matlab, я получил
другой результат (0.6518).

Однако, если вы попробуете сделать то же самое в excel, это должно показать что-то близкое к -1.8125.

С уважением,
Herajika

Здравствуйте, Herajika,

Спасибо за ответ. Итак, какую статистику в данном случае следует считать правильной?

Может быть, в оригинальной статье указаны неверные значения тестовой статистики?

С уважением,
Malacarne

P.S.: в системе Mathematica, если я не использую "TestStatistic" в качестве опции, я получаю аналогичные результаты по сравнению с MatLab.

123
Новый комментарий