ФорумРазделы

Машинное обучение в трейдинге: теория, модели, практика и алготорговля - страница 2520

Новый комментарий
secret #:
А для чего нам формулы, если мы торгуем по выборке?

Торгуем по ценам. Предположение что цены это выборка - это уже абстракция и теоретизирование.

Aleksey Nikolayev #:

Вы считаете выборочную АКФ. Спрашивается же АКФ. Не так давно в этой ветке Valeriy Yastremskiy выкладывал ссылки на методички по эконометрике, где приводились формулы АКФ для белого шума и стационарного  AR(1) процесса. Если не путаю, эта функция обозначалась там греческой буквой гамма. Спрашивается какая формула будет для СБ

Я считаю коэффициент корреляции Пирсона, что вроде бы является стандартом для оценки наличия автокорреляции. К сожалению я не совсем понимаю, что именно Вы имеете ввиду, Вы пишете очень короткий термин "АФК" = автокорреляционная функция? Чем именно тогда коэффициент Пирсона Вас не устраивает? На мой взгляд оценка была произведена верно.

[1, 1, 1, -1, -1, -1, 1, -1, 1, -1, 1, 1, -1, -1, 1, -1, 1, 1, 1]
[1, 2, 3, 2, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 2, 1, 0, 1, 0, 1, 2, 3]
-----------
[19 -2  1 -4 -1 -4  3 -4  5  0  3 -2 -1 -4 -1  0  3  2  1]
[42 28 19 12 12 10 15 14 14 12 13  8  8  6 11 14 14  8  3]

Это то что вы хотели бы получить?


Форум по трейдингу, автоматическим торговым системам и тестированию торговых стратегий

Машинное обучение в трейдинге: теория, практика, торговля и не только

secret, 2021.12.14 19:26

А для чего нам формулы, если мы торгуем по выборке?
Вообще это не выборка. Это серия данных, сформированная процессом. То есть она полностью полная и не обрезанная, если процесс работал 10 тиков, то получаем дата сет из 10 элементов, полностью сформированных этим процессом от начала и до конца.
LenaTrap #:

Я считаю коэффициент корреляции Пирсона, что вроде бы является стандартом для оценки наличия автокорреляции. К сожалению я не совсем понимаю, что именно Вы имеете ввиду, Вы пишете очень короткий термин "АФК" = автокорреляционная функция? Чем именно тогда коэффициент Пирсона Вас не устраивает? На мой взгляд оценка была произведена верно.

Это то что вы хотели бы получить?

Вы пытаетесь подменить АКФ её выборочной оценкой. Начните с определения АКФ, а не с того как её приближённо посчитать по имеющейся реализации (выборке).

Пример. Пусть Xi - белый шум. Тогда его АКФ = COV(Xj,Xk)/sqrt( COV(Xj,Xj)* COV(Xk,Xk)) - это функция от двух индексов j и k, которая равна единице если j==k и нулю когда j!=k.
Aleksey Nikolayev #:

Торгуем по ценам. Предположение что цены это выборка - это уже абстракция и теоретизирование.

Теоретизирование - это торговля по формулам)
Aleksey Nikolayev #:

Вы пытаетесь подменить АКФ её выборочной оценкой. Начните с определения АКФ, а не с того как её приближённо посчитать по имеющейся реализации (выборке).

Давайте я еще раз объясню свои выводы:

Для общей оценки АФК над процессом случайного блуждания необходимо:

- взять максимально возможную выборку (100 000 тысяч в моем случае)

- использовать нормализованные данные

Вывод: коэффициент Пирсона равен нулю, все остальное является погрешностью оценки процесса по выборке.

То есть процесс случайного блуждания не обладает никакой автокорреляцией.

Она равна 0. (  0.0010599888334729966 ), где 0 реальная автокорреляция и  0.00105 погрешность.

secret #:
Теоретизирование - это торговля по формулам)

Таблица умножения - тоже формула. Поэтому ваше высказывание следует трактовать так: торговля по знакомым вам формулам - практицизм, а по незнакомым - теоретизирование)

LenaTrap #:

Давайте я еще раз объясню свои выводы:

Для общей оценки АФК над процессом случайного блуждания необходимо:

- взять максимально возможную выборку (100 000 тысяч в моем случае)

- использовать нормализованные данные

Вывод: коэффициент Пирсона равен нулю, все остальное является погрешностью оценки процесса по выборке.

То есть процесс случайного блуждания не обладает никакой автокорреляцией.

Она равна 0. (  0.0010599888334729966 ), где 0 реальная автокорреляция и  0.00105 погрешность.

Нет! Не надо брать никаких выборок. Надо брать определение и считать исходя из него.

Aleksey Nikolayev #:

Нет! Не надо брать никаких выборок. Надо брать определение и считать исходя из него.

Хорошо, но тогда вообще не надо ничего считать, ведь у случайного блуждания просто не может быть никакой автокорреляций в принципе, ведь я сама своими руками создала случайный массив чисел, генерация которых была никак не связана друг с другом. Откуда взяться связи, которую я не задала? Тем не менее, полезно протестировать получившуюся серию чисел, и убедиться в этом, а заодно проверить методы своей оценки и их эффективность?

Но да, у нас просто разное мышление, вы мыслите как академический математик, а я использую компьютерную симуляцию, это разные подходы к решению задач.

Aleksey Nikolayev #:

Вы пытаетесь подменить АКФ её выборочной оценкой. Начните с определения АКФ, а не с того как её приближённо посчитать по имеющейся реализации (выборке).

Пример. Пусть Xi - белый шум. Тогда его АКФ = COV(Xj,Xk)/sqrt( COV(Xj,Xj)* COV(Xk,Xk)) - это функция от двух индексов j и k, которая равна единице если j==k и нулю когда j!=k.
j и k это временные индексы? И как это подставить в формулу СБ?)
Valeriy Yastremskiy #:
j и k это временные индексы?

Да.

Valeriy Yastremskiy #:
И как это подставить в формулу СБ?)

Нужно посчитать COV(Yj,Yk), где Yn=X1+X2+..+Xn, где Xi - белый шум. Потом также как выше для белого шума посчитать АКФ = COV(Yj,Yk)/sqrt( COV(Yj,Yj)* COV(Yk,Yk)).

1...251325142515251625172518251925202521252225232524252525262527...3747
Новый комментарий