Alıntılardaki bağımlılık istatistikleri (bilgi teorisi, korelasyon ve diğer özellik seçim yöntemleri) - sayfa 68

Yeni yorum
 
alexeymosc :
Ek verileri. Kuantize serilerle çalıştım (en sağda).

İşte sonuç.

Çok garip bir tablo. kesilmiş. Hesaplamaların sınırlı doğrulukla yapıldığı görülüyor.

İstatistik

Çok komik.

ACF

Tarih: 10/14/12 Saat: 11:58

örnek: 13272

Dahil edilen gözlemler: 3271

otokorelasyon Kısmi korelasyon AC PAC Q-Statü sonda

| | | | 1 -0,059 -0,059 11.332 0.001

| | | | 2 -0.053 -0.057 20.704 0.000

| | | | 3 0.025 0.019 22.820 0.000

| | | | 4 0.005 0.005 22.908 0.000

| | | | 5 -0.062 -0,059 35.486 0.000

| | | | 6 0.007 -0.000 35.639 0.000

| | | | 7 -0.038 -0.045 40.475 0.000

| | | | sekiz 0.032 0.030 43.845 0.000

| | | | dokuz -0.007 -0,008 44.004 0.000

| | | | on 0.025 0.026 46.003 0.000

| | | | on bir -0.033 -0.032 49.674 0.000

| | | | 12 0.048 0.043 57.372 0.000

| | | | on üç 0.002 0.006 57.382 0.000

| | | | on dört -0.032 -0.028 60.736 0.000

| | | | on beş -0.033 -0.033 64.288 0.000

| | | | on altı 0.047 0.034 71.425 0.000

| | | | 17 -0.004 0.007 71.469 0.000

| | | | on sekiz -0.039 -0.037 76.462 0.000

| | | | on dokuz -0.004 -0,008 76.520 0.000

| | | | 20 0.017 0.004 77.426 0.000

| | | | 21 -0.046 -0.040 84.377 0.000

| | | | 22 0.020 0.013 85.636 0.000

| | | | 23 0.006 0.006 85.767 0.000

| | | | 24 -0.010 -0.010 86.089 0.000

| | | | 25 -0,001 -0.004 86.090 0.000

| | | | 26 -0.022 -0.028 87.663 0.000

| | | | 27 0.025 0.031 89.677 0.000

| | | | 28 -0.022 -0.028 91.250 0.000

| | | | 29 0.028 0.029 93.841 0.000

| | | | otuz 0.009 0.011 94.135 0.000

| | | | 31 0.007 0.015 94.290 0.000

| | | | 32 0.004 0.001 94.350 0.000

| | | | 33 -0.007 -0,009 94.501 0.000

*| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000

| | | | 35 0.010 -0,006 122.66 0.000

| | | | 36 0,008 0.003 122.89 0.000

Son sütun korelasyon olasılığıdır. Sıfır.

Bu veriler ilginç değil - kesinlik kaybı . Analiz hiçbir şey hakkında değil, sadece sayılar.

 
Avals :

Pastukhov'a göre ne tür bir ZZ? Pastukhov, kagi/renko'yu klasik bir şekilde keşfetti. Bu kural (2H) tam olarak ZZ için geçerli değildir. Dizin boyutuna puan olarak bir bağımlılık var
Evet, H-volatilitesinden bahsediyoruz.
 
VNG : Motorun yapısını inceleyerek, aralıklara ayırarak, daha yüksek (veya daha düşük) bir düzene geçiş istatistiklerini alarak en üst düzeye çıkarabilirsiniz.

hmm, bunu yaptı - görsel olarak şöyle görünüyor:

http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg

http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg

her çok renkli üçgen, gözlemcinin tarih görüşünü taklit eden dikey çizgiye göre M1, M5'ten MN'ye sağdan sola bir TF'dir, yüksek ve Düşük aşırı uçlar / tarihsel maks / dak aralıkları şeklinde tarih

Statistica'ya bir alfabe şeklinde yüklendi, evet tekrar eden bölümler/kelimeler, hatta 2-3 TF var, ancak yineleme periyodik değil, yineleme periyotları 2 aydan birkaç yıla kadar

 
VNG :


Ben ve ben "sen" üzerine, eğer itiraz yoksa.

Neden olmasın? Bir mantık var mı?


soyut SB'de aynı saçmalık olacak
 
HideYourRichess :
Evet, H-volatilitesinden bahsediyoruz.

bir tane daha var (getch tablosunda)
 
alexeymosc :
Ek verileri. Kuantize serilerle çalıştım (en sağda).

Açık için olağan artışları alacağım.

Çok daha ilginç. İstatistik

ACF

Tarih: 10/14/12 Saat: 12:05

örnek: 13272

Dahil edilen gözlemler: 3271

otokorelasyon Kısmi korelasyon AC PAC Q-Statü sonda

| | | | 1 -0.063 -0.063 13.075 0.000

| | | | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000

| | | | 3 0.017 0.013 17.558 0.001

| | | | 4 -0.000 0.001 17.558 0.002

| | | | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000

| | | | 6 -0.003 -0,009 23.788 0.001

| | | | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001

| | | | sekiz 0.022 0.019 27.264 0.001

| | | | dokuz -0.005 -0.004 27.338 0.001

| | | | on 0.032 0.032 30.668 0.001

| | | | on bir -0.027 -0.025 33.069 0.001

| | | | 12 0.051 0.048 41.461 0.000

| | | | on üç 0.011 0.016 41.861 0.000

| | | | on dört -0.020 -0.014 43.111 0.000

| | | | on beş -0.040 -0.040 48.488 0.000

| | | | on altı 0.047 0.039 55.873 0.000

| | | | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000

| | | | on sekiz -0.054 -0.051 65.566 0.000

| | | | on dokuz 0.006 0.000 65.688 0.000

| | | | 20 0.013 0.004 66.214 0.000

| | | | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000

| | | | 22 0.025 0.015 77.560 0.000

| | | | 23 0.014 0.014 78.179 0.000

| | | | 24 -0,009 -0,008 78.465 0.000

| | | | 25 -0.003 -0.005 78.490 0.000

| | | | 26 -0.024 -0.030 80.367 0.000

| | | | 27 0.018 0.022 81.400 0.000

| | | | 28 -0,006 -0.007 81.522 0.000

| | | | 29 0.017 0.016 82.452 0.000

| | | | otuz 0,008 0.013 82.657 0.000

| | | | 31 -0.002 0.005 82.675 0.000

| | | | 32 0.010 0.004 83.006 0.000

| | | | 33 -0.024 -0.025 84.980 0.000

*| | *| | 34 -0.083 -0.079 107.74 0.000

| | | | 35 0.005 -0.011 107.82 0.000

| | | | 36 0.022 0.014 109.37 0.000

Korelasyon olmaması olasılığı. İlk başta bir tür bağımlılık var, ancak önemli değil.


 
alexeymosc :
Ek verileri. Kuantize serilerle çalıştım (en sağda).

Açık için olağan artışları alacağım.

Çok daha ilginç. İstatistik

ACF

Tarih: 10/14/12 Saat: 12:05

örnek: 13272

Dahil edilen gözlemler: 3271

otokorelasyon Kısmi korelasyon AC PAC Q-Statü sonda

| | | | 1 -0.063 -0.063 13.075 0.000

| | | | 2 -0.033 -0.037 16.554 0.000

| | | | 3 0.017 0.013 17.558 0.001

| | | | 4 -0.000 0.001 17.558 0.002

| | | | 5 -0.043 -0.043 23.757 0.000

| | | | 6 -0.003 -0,009 23.788 0.001

| | | | 7 -0.024 -0.028 25.722 0.001

| | | | sekiz 0.022 0.019 27.264 0.001

| | | | dokuz -0.005 -0.004 27.338 0.001

| | | | on 0.032 0.032 30.668 0.001

| | | | on bir -0.027 -0.025 33.069 0.001

| | | | 12 0.051 0.048 41.461 0.000

| | | | on üç 0.011 0.016 41.861 0.000

| | | | on dört -0.020 -0.014 43.111 0.000

| | | | on beş -0.040 -0.040 48.488 0.000

| | | | on altı 0.047 0.039 55.873 0.000

| | | | 17 -0.003 0.006 55.900 0.000

| | | | on sekiz -0.054 -0.051 65.566 0.000

| | | | on dokuz 0.006 0.000 65.688 0.000

| | | | 20 0.013 0.004 66.214 0.000

| | | | 21 -0.053 -0.047 75.446 0.000

| | | | 22 0.025 0.015 77.560 0.000

| | | | 23 0.014 0.014 78.179 0.000

| | | | 24 -0,009 -0,008 78.465 0.000

| | | | 25 -0.003 -0.005 78.490 0.000

| | | | 26 -0.024 -0.030 80.367 0.000

| | | | 27 0.018 0.022 81.400 0.000

| | | | 28 -0,006 -0.007 81.522 0.000

| | | | 29 0.017 0.016 82.452 0.000

| | | | otuz 0,008 0.013 82.657 0.000

| | | | 31 -0.002 0.005 82.675 0.000

| | | | 32 0.010 0.004 83.006 0.000

| | | | 33 -0.024 -0.025 84.980 0.000

*| | *| | 34 -0.083 -0.079 107.74 0.000

| | | | 35 0.005 -0.011 107.82 0.000

| | | | 36 0.022 0.014 109.37 0.000

Korelasyon olmaması olasılığı. İlk başta bir tür bağımlılık var, ancak önemli değil.


 
VNG :


Daha fazla ayrıntı verebilir misiniz?

Algoritma bu teklifte özetlenmiştir

EA, ZigZag dizlerinin sayısını (en az Pip) sayar ve bir dosyaya yazar

EA'nın koduna bakmadığımı itiraf ediyorum, ancak bu öneriden, diz sayısını hesaplamak için geçiş sayısının, tüm geçmiş için maksimum fiyat aralığından bir dakika TF'sindeki pip sayısına eşit olması gerektiği sonucu çıkıyor. .

Daha fazla detay? çizelgeler ve şeyler? - uzun zaman önceydi, sadece spekülatif bir sonuç korundu. Beni tatmin etti çünkü numerolojik botanikten farklı olarak, piyasada meydana gelen süreçler hakkındaki genel fikirlere karşılık geliyor - bunlar farklı seviyelerde farklı. Genel olarak, küçük seviyelerde, "geri dönüş" eğilimi (HFT'yi kullanır ve kendisi bu etkinin yaratılmasına katılır), büyük seviyelerde, "trend" (uzun vadeli yatırımlar) eğilimi. Ortada bir yerde Pastukhov'un 2H olarak tanımladığı şey yatıyor - benim anlayışıma göre, martingale veya "etkin piyasa"ya benzer bir şey. İkinci nokta, seviye sınırlarının sabit olmadığıdır, yani. bir grafik oluşturup diyemezsiniz - bu her zaman böyle olacak. Teklif verenlerin yapısı ve doğası sürekli değişiyor ve diğer her şey buna göre değişiyor. Vb.
 
alexeymosc :
Ek verileri. Kuantize serilerle çalıştım (en sağda).

Pencereyi küçültelim. Büyük pencere - limit teoremi çalışmaya başlar. Ancak sınırlı bir süre için pazara giriyoruz .

Pencere=100. Takvim:

ACF

Tarih: 10/14/12 Saat: 12:11

Örnek: 1 100

Dahil edilen gözlemler: 99

otokorelasyon Kısmi korelasyon AC PAC Q-Statü sonda

.|. | .|. | 1 0.001 0.001 3.E-05 0.996

.|. | .|. | 2 0.036 0.036 0.1371 0.934

*|. | *|. | 3 -0.148 -0.148 2.4225 0.489

.|. | .|. | 4 -0.047 -0.048 2.6516 0.618

*|. | *|. | 5 -0.132 -0.124 4.5037 0.479

.|* | .|* | 6 0.135 0.121 6.4763 0.372

*|. | *|. | 7 -0.096 -0.109 7.4812 0.381

.|. | .|. | sekiz 0.023 -0.021 7.5395 0.480

*|. | .|. | dokuz -0.073 -0.050 8.1324 0.521

.|* | .|* | on 0.105 0.083 9.3778 0,497

.|. | .|. | on bir -0.018 0.002 9.4136 0.584

.|. | .|. | 12 0.034 -0.028 9.5449 0.656

.|. | .|* | on üç 0.060 0.109 9.9605 0.697

.|. | .|. | on dört 0.062 0.049 10.418 0.731

.|. | .|. | on beş -0.053 -0.021 10.750 0.770

*|. | *|. | on altı -0.103 -0.132 12.038 0.741

.|. | .|. | 17 -0.036 0.018 12.196 0.788

*|. | *|. | on sekiz -0.111 -0.103 13.712 0.748

.|. | .|. | on dokuz -0.028 -0.062 13.812 0.795

.|. | .|. | 20 0.030 -0.004 13.923 0.834

.|. | *|. | 21 -0.045 -0.087 14.187 0.861

.|. | .|. | 22 -0,008 -0.002 14.196 0.894

.|* | .|* | 23 0.124 0.076 16.219 0.846

.|. | .|. | 24 0.021 0.014 16.280 0.878

.|. | .|. | 25 -0.025 -0,059 16.364 0.904

.|. | .|. | 26 0.041 0.069 16.591 0.921

.|. | .|. | 27 0.046 0.073 16.879 0.934

*|. | .|. | 28 -0.074 -0.062 17.640 0.935

.|. | .|. | 29 0.038 0.056 17.848 0.947

.|. | .|. | otuz -0.039 -0.010 18.071 0.957

.|. | .|. | 31 0.023 0.069 18.151 0.968

.|. | .|. | 32 -0.014 -0.015 18.179 0.976

.|. | .|. | 33 0.021 -0.030 18.245 0.982

.|. | .|. | 34 -0.041 -0.031 18.505 0.986

.|. | .|. | 35 -0.019 -0.038 18.559 0.990

.|. | .|. | 36 -0.029 -0.043 18.697 0.992

Resim dramatik bir şekilde değişti. Korelasyon eksikliği olasılığı çok yüksektir.

TI ile karşılaştırmak için kalır. Ve ne hakkında olduğunu anlayın.

 
Avals :

bir tane daha var (getch tablosunda)
Açık. Peki, ne diyebilirim - N-volatilitesine bir şekilde getch'ten daha fazla güveniyorum. ;) En azından Pastukhov bacakların nereden büyüdüğünü ve ne tür fikirler olduğunu anlıyor.
1...6162636465666768697071727374
Yeni yorum
Neden: