Alıntılardaki bağımlılık istatistikleri (bilgi teorisi, korelasyon ve diğer özellik seçim yöntemleri) - sayfa 72
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
Aynen öyle. ACF'nin bir anlamı yok.
Ve karşılıklı bilgilerden - öyle olmalı, çünkü orada sıfır ve yüzlerce bardan bile kokmuyor.
sonuçları atın - nasıl düşündüğünüzü, hangi verilerle vb.
sonuçları atın - nasıl düşündüğünüzü, hangi verilerle vb.
saymadım bilgi. Başka şeylerim var - istatistikler. Veri serileri arasındaki bağımlılığın ki-kare testi. Biraz sonra yayınlayacağım. Açıklığa kavuşturmak için daha fazla açıklanması gerekiyor.
Aslında, adaşın yaptığı şeye çok yakın. Formüller bile çok benzer.
Maksimum 2.098 bit olabilir. Bu, bu belirli veri serisinin ortalama bilgisidir. Örneğin, gecikme 1'deki bir çubuk, sıfır çubuğunu tamamen belirlerse, karşılıklı bilgileri 2.098 bite eşit olacaktır.
Bu numara ne? Bu bir bilgi ölçüsüdür) TI ile ilgili makaleleri okumalısınız. Kısacası, bitler, belirli bir değerin kendi kendine bilgi formülüne göre veri kaynağının değerlerinin rastgeleliğinin ölçüsünü yansıtır.
I(X) = -log(P(x))*P(x).
Bir örnek daha. Yazı tura atarız, birbirini izleyen iki olay arasındaki karşılıklı bilgiyi dikkate alırız. Makalemde yayınladığım formüllere göre, karşılıklı bilgi I (X; Y) \u003d 0 alıyoruz. Ve eğer kuyruk kaybı sonraki yazı (veya kafa) kaybını tam olarak gösteriyorsa, o zaman I (X; Y) 1'e eşit olur, "adil madeni para" veri kaynağının ortalama bilgisidir.
Alexey! Ayrıca sinir ağı için anlamlı girdiler seçmek için karşılıklı bilgileri kullanırım. Genellikle, modeller %52 - 54 arasında bir getiri öngörülebilirliği ile elde edilir. Bana öyle geliyor ki, karşılıklı bilgi > 0.1 bit olduğunda değerli sonuçlar elde edilecek. Oynaklık için bu kadar önemli girdiler buluyor.
Bu konudaki gönderilerimin faulün eşiğinde olduğunun, neredeyse konu dışı olduğunun farkındayım .
Beş - hrenfx'te .
Mesajlar normal, konuyla ilgili. Ek olarak, TI'nin araştırma konusuna uygulanabilirliği hakkında, burada bazı şüpheler var.
- ölçek değiştirirken herhangi bir değişmezlik olduğunu, üzgünüm, anlamıyorum. Değişmezliği, bir ölçekleme faktörünün varlığı olarak anlıyorum (genel durumda, herhangi bir sayı veya işlev olabilir), orijinal kalıbın çarpılmasıyla farklı bir ölçekte yeni bir model elde ederiz. Yani, kaotik bir veri akışındaki yapının bir tezahürü olan bir afin dönüşüm. Daha sonra sorun böyle bir katsayı bulmaya indirgenir. Bir model bulunduğunda, basitçe bu katsayı ile çarpılır. Üstelik böyle bir dönüşüm hem "yukarı" hem de "aşağı" çalışır. Ve hepsi bu.
Pekala, tamam, öyle olsun, fraktalite ile heyecanlandım. Var ama mükemmel değil. Daha doğrusu, fraktal değişmezlik ideal değildir.
- iki miktarın karşılıklı bağımlılıklarını araştırırsak, o zaman
- neden böyle, böyle bir açıklamaya neden olan şey
Hangi ifade - anlamadım.
- neden tam olarak iki, üç-beş-otuz değil
- tam olarak ne iki miktar
Burada daha net.
1. İki çünkü bir koşullu kaynak ve bir koşullu alıcı alıyoruz ve aralarında en azından bir tür bağımlılık olup olmadığını bulmaya çalışıyoruz.
Bir alfabe oluşturuyoruz (getiri dağılımını niceliklere bölüyorum, benim için daha uygun; adaşı biraz farklı yapıyor, ancak bu gerçekten sonucu etkilemiyor), TI'yi uyguluyoruz. İletişim kanalı konusunda şüpheler var. Muhtemelen, zaman iletişim kanalıdır.
Çubuklar arasındaki farkı (sayılar MT4'te hesaplanır) 238'e eşit olarak sabitlersek, kaynak bir dizidir.
dönüş(Çubuk-1), dönüş(Çubuk-2), ... dönüş(238) (12 saatte yaklaşık 80.000 değer)
Alıcı - satır
dönüş(Çubuk-1 - 238), dönüş(Çubuk-2 - 238), ... dönüş(0) .
Kısacası, sadece bir dizi getiri ve aynısı, 238'e göre kendine göre değişti.
ACF'yi hesaplayabilirsiniz. Neredeyse kesinlikle sıfıra eşit olacak veya ondan istatistiksel olarak önemsiz bir şekilde farklı olacaktır. Evet, bu seriler arasında önemli bir doğrusal bağımlılık yok, her şey önemsiz, balık yok.
Ama biz Alexei, ACF'yi değil, doğrusal olmayan bağımlılıkları dikkate alıyoruz. Bunun için bu iki miktarın ortak bir dağılımına ihtiyaç vardır. Biz buna sahibiz. (Bu arada, ACF'yi de hesaplamak gerekiyor, sadece genellikle buna dikkat etmiyorlar.)
Adaş boğayı hemen boynuzlarından yakalar ve bu iki sıranın karşılıklı bilgisini sayar.
İki rastgele değişken arasındaki ilişkinin ki-kare testini değerlendiriyordum.
Sonuçlar çok benzer.
- iki miktarın ortak dağılımı bir yüzeydir. Ne yani, başka bir gerçekliğe mi geçiyoruz?
Evet, uzun zamandır oradayız, sadece herkes anlamıyor.
Bütün bunlar hala sadece bir olta projesi, balık değil.
hmm, uzun yıllar Alpari forumuna kaydolmak istemedim ama bugün aksi takdirde bağlantıdaki konuyu okumak zorunda kaldım, ama neyse. Daha önce söylenenlerden daha iyisini yapamam:
Umarım yanılıyorumdur, ancak "sihirli lekeleriniz" daha çok kafanızda, kanallara göre TS, sezgisel olarak TS'ye çok benziyor, işte gerçekleşmemiş bir tahmin
Uzun yıllardır çeşitli yapılar için seviyeleri “büküyorum”, önerilen TS'de çalışmalarını 50/50, çok benzer sonuçlar görsem de, on günlük bir fiyat hareketi aralığı alsak bile, olacağından şüpheleniyorum. tarihte veya yakın gelecekte tesadüfler olmak
Igor, birini veya bir şeyi idealize etmeye meyilli değilim. Ama zaten söyledim
- bu TSki değil, bunlar piyasa hareketinin modelleri. TS kendi temelinde inşa edilmelidir.
- yazar HER ZAMAN tahminlere karşıydı. İşin özünü tek bir cümleyle ifade etti - geri döndüler, bir öncekine gittik, kırdılar - bir sonrakine gidiyoruz.
- Görebildiğim kadarıyla, bu bir tahmin değil, kişisel olarak odaklanmadığım olası bir hedef.
- önerilenin özünü anlamaya çalışmadan kusur arıyorsunuz. Şüpheciliğin benim için anlaşılabilir, ama yanlış yoldan başladın. İlk önce yapıların kurallarını ve özünü anlamaya çalışın. Sizin için kolaylaştırmak için - Vadim'in kanalı, bu aynı mumdur, ancak TF'den bağımsız olarak.
TAdv, altı referans noktası boyunca hareketin gelişimini varsayar. Kanal, TAdv'de 1 ve 2 numaralı noktalardır. Swing - TAdv'de 1,2,3 puan. Ne TAdv'in yazarlarından biri olan Yan'ın ne de V Channels ve V Swings'in yazarı olan Vadim'in kimseye bir şey kanıtlamadığına ve kimseyi hiçbir şeye ikna etmediğine dikkat edin, burada sadece kesin olarak tanımlanmış durumlarda ortaya çıkıyorlar ve burada değiller. kimseden bir şey isteme, hiçbir şeyin reklamını yapma. Su basmayın ve istisnai olarak doğru davranın. Bu inanç ve iç gücün bir göstergesi değil mi? Sadece bencil olmayan bir şekilde gelişmelerine yardım eder ve yayarlar. TAdv 10 yıldan fazla bir süre önce sunuldu, VKanaly ve Vswingi, yalan söylemekten korkuyorum, 7 gibi bir şey, zamanın testini geçti ve çok sayıda takipçisi var. Etkinliği kontrol etmenin tek yolu, kendi başınıza araştırmak ve performansı kontrol etmektir. Ya da her şey "ister inan ister inanma" düzleminde kalacak.
İyi şanlar.
Alexey! Ayrıca sinir ağı için anlamlı girdiler seçmek için karşılıklı bilgileri kullanırım. Tipik olarak, modeller %52 - 54 arasında bir getiri öngörülebilirliği ile elde edilir. Bana öyle geliyor ki, karşılıklı bilgi > 0.1 bit olduğunda değerli sonuçlar elde edilecek. Oynaklık için bu kadar önemli girdiler buluyor.
Oh, TI'yi önemli değişkenlerin seçimi sorununa nasıl uygulayacağını öğrenmiş bir kişinin geldiğini gördüğüme sevindim.
Sadece tavsiyen biraz eksik, ya da ne. Sadece ortalama veri kaynağı bilgileri farklı olabilir. Önemli karşılıklı bilgi eşiği de buna bağlı olacaktır. Ortalama bilgi akışınız H(X) nedir?
Beş - hrenfx'te .
Mesajlar gayet normal, konuyla ilgili. Ek olarak, TI'nin araştırma konusuna uygulanabilirliği hakkında, burada bazı şüpheler var.
Pekala, tamam, öyle olsun, fraktalite ile heyecanlandım. Var ama mükemmel değil. Daha doğrusu, fraktal değişmezlik ideal değildir.
Hangi ifade - anlamadım.
Burada daha net.
1. İki çünkü bir koşullu kaynak ve bir koşullu alıcı alıyoruz ve aralarında en azından bir tür bağımlılık olup olmadığını bulmaya çalışıyoruz.
Bir alfabe oluşturuyoruz (getiri dağılımını niceliklere bölüyorum, benim için daha uygun; adaşı biraz farklı yapıyor ama bu gerçekten sonucu etkilemiyor), TI uyguluyoruz. İletişim kanalı konusunda şüpheler var. Muhtemelen, zaman iletişim kanalıdır.
Çubuklar arasındaki farkı (sayılar MT4'te hesaplanır) 238'e eşit olarak sabitlersek, kaynak bir dizidir.
dönüş(Çubuk-1), dönüş(Çubuk-2), ... dönüş(238) (12 saatte yaklaşık 80.000 değer)
Alıcı - satır
dönüş(Çubuk-1 - 238), dönüş(Çubuk-2 - 238), ... dönüş(0) .
Kısacası, sadece bir dizi getiri ve aynısı, 238'e göre kendine göre değişti.
ACF'yi hesaplayabilirsiniz. Neredeyse kesinlikle sıfıra eşit olacak veya ondan istatistiksel olarak önemsiz bir şekilde farklı olacaktır. Evet, bu seriler arasında önemli bir doğrusal bağımlılık yok, her şey önemsiz, balık yok.
Ama biz Alexei, ACF'yi değil, doğrusal olmayan bağımlılıkları dikkate alıyoruz. Bunun için bu iki miktarın ortak bir dağılımına ihtiyaç vardır. Biz buna sahibiz. (Bu arada, ACF'yi de hesaplamak gerekiyor, sadece herkes anlamıyor!)
Adaş boğayı hemen boynuzlarından yakalar ve bu iki sıranın karşılıklı bilgisini sayar.
İki rastgele değişken arasındaki ilişkinin ki-kare testini değerlendiriyordum.
Sonuçlar çok benzer.
Evet, uzun zamandır oradayız, sadece herkes anlamıyor.
Bütün bunlar hala sadece bir olta projesi, balık değil.
Teşekkürler Alexey, şimdi her şey raflarda.
Bu görev bağlamında, iletişim kanalının özelliklerinin kesinlikle hiçbir anlamı yoktur, bilgi entropisi aracılığıyla otomatik olarak dikkate alınacaktır.
hmm, deneyim bir başarıydı, yazım yaklaşık 5 dakika konuyla ilgiliydi, ancak yerel müdavimleri değil, dörtte birlik yapmayı bile başardılar
Deneyim neydi?
Ama biz Alexei, ACF'yi değil, doğrusal olmayan bağımlılıkları dikkate alıyoruz. Bunun için bu iki miktarın ortak bir dağılımına ihtiyaç vardır. Biz buna sahibiz. (Bu arada, ACF'yi de hesaplamak gerekiyor, sadece genellikle buna dikkat etmiyorlar
İyi dedin! Biz, Alexei, piyasa verimsizliği için varız. Ve zaten bunu gösteren pratik sonuçlarımız var, ancak klasik istatistiksel-ekonometrik yaklaşımın prizmasıyla görünmez.