Alıntılardaki bağımlılık istatistikleri (bilgi teorisi, korelasyon ve diğer özellik seçim yöntemleri) - sayfa 31
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
Ve daha sık olarak sistem şöyle demelidir: "Çitin üzerine oturalım, evren modelinde bir krizim var." Sanırım bu, piyasanın kaotik gerçekliğini yansıtan herhangi bir makul ticaret sisteminin kullanışlı bir özelliğidir: geleceğe yalnızca belirli anlarda hafifçe bakmanıza izin verir.
Samimi: Genel olarak postların tekrar tekrar havada asılı kalmasına bakılırsa bu konudaki zamanım ya geçti ya da gelmedi :). Çeşmenin dinlenme vakti geldi :).
Muhtemelen daha gelmemiştir :)
Ve dürüst olmak gerekirse, konuyu henüz etkinleştirmeyecektim, ancak ortaya çıktıktan sonra yaklaşık olarak böyle bir gelişme olacağını varsaydım. Ama pişman değilim çünkü. Tartışma sırasında bir şey netleşti.
Samimi: En başından beri, tekniğin hem tahmine uygun hem de işe yaramaz herhangi bir bağımlılık hissettiğini varsaydım. Volatilite ile ilgili olarak, burada böyle bir varsayımın lehinde bazı kanıtlar elde edilmektedir.
Volatilite bu bilgi oyununda ciddi bir oyuncu ama bence hala kral ve tanrı değil.
Konuya daha çok estetik için devam edeceğim. Belki de iş parçacığının sonu budur. Belki bir tane daha açılır.
Denemelerimin sonuçlarını yazacağım.
EURUSD D1 için sıfır çubuğu için 1'den 250'ye kadar (daha doğrusu, fiyat artışları p[0] - p[1]) hakkında karşılıklı bilgi miktarını gösteren bir grafik.
Daha sonra, artışların işaretlerini karıştırırken serinin ilk oynaklığını (artış modüllerini koruyarak) korumaya çalışalım. Aldığımız.
Benzer bir grafik ve karşılıklı bilgi miktarı çok benzer. Bu, artış işaretinin kaldırılmasının karşılıklı bilgileri etkilemediği anlamına gelir. İşaretin önemsizliğini doğrulamak için aşağıdakileri deneyelim. Artış işaretlerinin sırasını orijinalindeki gibi bırakalım, ancak artış modüllerini karıştırarak oynaklık yapısını bozalım. Sahibiz.
Grafik farklı bir görünüme sahip. Miktar büyük ölçüde azaltıldı. Bu, orijinal artış işareti dizisinin mevcudiyeti ile volatiliteyi ortadan kaldırarak, sıfır çubuğu hakkında çok daha az bilgi taşıdığı anlamına gelir.
Ve şimdi hem artış işaretlerini hem de artış modüllerinin sırasını karıştıralım, yani diziyi orijinalde yer alan oynaklık ve işaret dizisinden kurtaracağız.
Hemen hemen aynı şeyi alıyoruz, hatta miktarın daha yüksek olduğu ortaya çıktı. Volatiliteden arındırılmış bir serinin, pratik olarak tamamen rastgele bir seriden farklı olmadığını varsayıyoruz (ancak, dağıtım yasası korunmaktadır).
Deneylerin her biri için çok fazla uygulama yapmamak için, farklı seriler için elde edilen karşılıklı bilgi değerlerindeki fark hakkında hipotezin istatistiksel bir testini yapacağız.
Kolmogorov-Smirnov, orijinal seri ve korunmuş oynaklığa sahip seriler hakkında karşılıklı bilgi testi. p > 0.1. Fark hipotezi reddedilir.
Orijinal seriler ve korunmuş artışlara sahip seriler için: p < 0.01. Farkla ilgili hipotez doğrulanır.
Korunmuş bir işarete ve rastgele bir diziye sahip bir dizi için test edin. p < 0.1. Belirsiz bir sonuç, ancak rastgele bir dizi için karşılıklı bilgilerin toplamı daha da büyük olduğu ortaya çıktı, bu yüzden bir farkın hipotezini veya en azından rastgele bir seriye göre üstünlük eksikliğini kabul etmeye meyilliyim.
Sonuç: Kapanış fiyatlarına dayalı artışlarla çalışan bu teknik, fiyat oynaklığının bağımlılıklarını tespit etmeyi mümkün kılar ve herhangi bir anlamda var ise artış işaretlerinin bağımlılıkları tespit edilmez. Bu teknikle fiyat hareketinin yönünü tahmin etmek imkansızdır.
Geçen ay konudan uzaklaştı: başka şeylerle çok meşguldü, bunun için zamanı yoktu.
Prensip olarak, karara katılıyorum. Ama sadece günler için. Daha önce (ve sadece ben değil) gündüz saatlerinde daha küçük TF'lerden çok daha fazla kaos olduğundan şüphelendim ve söyledim.
Ayrıca fazla bilgi içeren çubukların taranmadığını da dikkate almanız gerekir. Bunun sonucu büyük ölçüde etkilediğinden şüpheleniyorum.
Kısacası, sinir ağının girişine sunulabilecek verilerin seçimine çok daha ciddi yaklaşılmalıdır. Böylece sinir ağından faydalanmak için onu kirden son derece temizlenmiş en iyi lezzetler ile beslemeniz gerektiği ortaya çıktı. Ve şimdi henüz bir incelik değil, yakalanmamış yıldız mersin balığı.
Geçen ay konudan uzaklaştı: başka şeylerle çok meşguldü, bunun için zamanı yoktu.
Prensip olarak, karara katılıyorum. Ama sadece günler için. Daha önce (ve sadece ben değil) gündüz saatlerinde daha küçük TF'lerden çok daha fazla kaos olduğundan şüphelendim ve söyledim.
Ayrıca fazla bilgi içeren çubukların taranmadığını da dikkate almanız gerekir. Bunun sonucu büyük ölçüde etkilediğinden şüpheleniyorum.
Kısacası, sinir ağının girişine sunulabilecek verilerin seçimine çok daha ciddi yaklaşılmalıdır. Böylece sinir ağından faydalanmak için onu kirden son derece arındırılmış en iyi lezzetlerle beslemeniz gerektiği ortaya çıktı. Ve şimdi henüz bir incelik değil, yakalanmamış yıldız mersin balığı.
Alexey, öncelikle seni bu konuda gördüğüme sevindim. Senin görüşüne katılıyorum. Ayrıca o günlerdeki büyük miktardaki kaosu duydum ve düşündüm. Benim düşüncem şudur: geniş zaman dilimlerinde, zaman serisi işlevi dakikalar ve beş dakikadaki kadar ve hatta kenelerdeki kadar düzgün değildir. Küçük zaman dilimlerinde birkaç çubuk ileriyi tahmin etmeyi öğrenirseniz, güç olacaktır. Elbette karşılıklı bilgileri hesaplayabilirim ve bir an için ilginç bile olur. Keneler için de yapabilirim, onları Gain Capital web sitesinden alacağım. Ancak bir grup çubuktan gelen bilgileri kullanma sorunu çözülmedi, buna takıldım. Sor.
"Yıldız mersin balığı"nın yakalanmadığı gerçeğine tamamen katılıyorum. Ve gereksiz bilgi sorunu bu açıdan önemlidir. Belirli çubuklar hakkında bilgi alırsak, temel olarak alınan her gecikmenin önemi sorusunu gündeme getiririz.
Genel olarak, ancak yeni toplantılar yayında.
Dakikalar ve özellikle keneler için – belki de zaman ve bilgisayar kaynaklarının kullanımı açısından çok savurgan. Bir saat alıp onları saymayı bekliyorum. Göreceğiz.
Buradaki en ciddi sorun yüzeyde değil, içeride: DC'nin geçmiş tarihi sabit değil. Çubuklar sürekli kaybolur, sonra görünür. Ve geçmiş tarihteki yerel bir değişiklik sonucu ciddi şekilde etkileyebilir (daha doğrusu Matrix). pek sevmiyorum. Tarih kalıcılığı sorununu nasıl çözeceğimi arıyorum - ve aynı zamanda hesaplama sayısını büyüklük sırasına göre azaltıyorum.
Alexey, öncelikle seni bu konuda gördüğüme sevindim. Senin görüşüne katılıyorum. Ayrıca o günlerdeki büyük miktardaki kaosu duydum ve düşündüm. Benim düşüncem şudur: geniş zaman dilimlerinde, zaman serisi işlevi dakikalar ve beş dakikadaki kadar ve hatta kenelerdeki kadar düzgün değildir. Küçük zaman dilimlerinde birkaç çubuk ileriyi tahmin etmeyi öğrenirseniz, güç olacaktır. Elbette karşılıklı bilgi hesaplayabilirim ve bir an için ilginç bile olur. Keneler için de yapabilirim, onları Gain Capital web sitesinden alacağım. Ancak bir grup çubuktan gelen bilgileri kullanma sorunu çözülmedi, buna takıldım. Sor.
"Yıldız mersin balığı"nın yakalanmadığı gerçeğine tamamen katılıyorum. Ve gereksiz bilgi sorunu bu açıdan önemlidir. Belirli çubuklar hakkında bilgi alırsak, temel olarak alınan her gecikmenin önemi sorusunu gündeme getiririz.
Genel olarak, ancak yeni toplantılar yayında.
Belki de, büyük zaman dilimlerinde, zaman serisi işlevi dakikalar ve beş dakikalar kadar ve hatta tıklar üzerindeki kadar düzgün değildir, ancak daha tahmin edilebilirdir. daha küçük zaman dilimlerinde, özellikle dakikalarda, zaman serisi işlevi, benim anlayışıma göre, birkaç yüz hatta binlerce çubuk içinde ve bir düzine (s) çubuk içinde bir kalıp algılar, olası bir genel kalıbın rastgele bileşenlerinin oranı çok büyük.
Yusuf'a katılıyorum. Böyle bir görüş de var. Bu arada, bu yüzden günlerce uğraştım. Ancak, ilginç bir şekilde, aynı sayıda gecikme için karşılıklı bilgilerin toplamı, saatlik çubuklar için günlük çubuklardan daha fazladır. Çoğunlukla oynaklık olsa bile, bu bir gerçek. Bu nedenle, daha küçük zaman dilimlerinin özel bir tahmin modeli için daha uygun olması mümkündür.
Dakikalar ve özellikle keneler için - zaman ve bilgisayar kaynaklarının kullanımı açısından belki de çok savurgan. Bir saat alıp onları saymayı bekliyorum. Göreceğiz.
Buradaki en ciddi sorun yüzeyde değil, içeride: DC'nin geçmiş tarihi sabit değil. Çubuklar sürekli kaybolur, sonra görünür. Ve geçmiş tarihteki yerel bir değişiklik sonucu ciddi şekilde etkileyebilir (daha doğrusu Matrix). pek sevmiyorum. Tarih kalıcılığı sorununu nasıl çözeceğimi arıyorum - ve aynı zamanda hesaplama sayısını büyüklük sırasına göre azaltıyorum.