文章 "使用计量经济学方法分析图表" - 页 6

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现在 我明白了 。

  1. 你去掉了零滞后值。而 ACF 值总是 =1，这样更好看。原来，在滞后 =1 时 ， 差值就已经是 1e4 倍了。 这 就是具有 三角函数 形式的 ACF。这种类型的 ACF 只有 一种模型 -- 那就是噪声 （ 你已经被问到了， 因为 这是 将天数取对数的结果）。 想想 ...
  2. 我是对的。我是说，你做对了、
      Data21[i].opMultEq(cData[i]);  //用复数的共轭数产生复数 
                     //得到一个只有实部不为零的复数

带破折号的 z 是复共轭数。

3. 但遗憾的是，你没有完全理解为什么要减去 MOG 而不是趋势。虽然你说得没错，但这是一个理论问题，而且非常有趣。

  double m=mean(res);               // res 数组的算术平均数
   ArrayResize(rets1,nFFT);          // 拟合数组大小
   for(int t=0;t<ArraySize(res);t++) //复制原始观察结果数组 
       // 根据平均值调整后的服务费用。
     rets1[t]=res[t]-m;

可惜你不能告诉别人。但不要再与外国人联系，最好用您自己的话说出来。你自己会更清楚。总是这样，当你向别人解释时，你自己也会很明白。

4.我错了，我以为这是您的文章https://www.mql5.com/zh/articles/185，所以我才问了这么多关于光谱处理的问题，我为把别人的作品归于您而道歉。您的文章非常漂亮，我已经很久没有读过这样的文章了。

 
Trolls:

现在 我明白了 。

  1. 你去掉了零滞后值。而 ACF 值总是 =1，这样更好看。原来，在滞后 =1 时 ， 差值就已经是 1e4 倍了。 这 就是具有 三角函数 形式的 ACF。这种类型的 ACF 只有 一种模型 -- 那就是噪声 （ 你已经被问到了， 因为 这是 将天数取对数的结果）。 想想 ...

巨怪们，要么是我没有用俄语写，要么是你们没有仔细阅读...

我引用了我自己的话..：

......关于图表坐标轴的描述，我想说几句。x 轴 显示的是滞后指数。Y 轴显示的是 ACF原始 值乘以的指数值。因此，1e4 表示原始值乘以 1e4（1e4=10000），1e2 表示乘以 100，等等。这种乘法是为了图表的可读性。

关于这篇论文还有其他问题吗？

那么关于零滞后。这里有两张美元兑日元 的 ACF 图：


第一张是 零滞后（其值位于左上角），而第二张不是。现在告诉我，哪个图表更能说明问题？别忘了零滞后。那么一切都会好起来的。在我的脚本中，我留下了第二个变量，正如您所理解的....。

 
Trolls:

2.我是对的。也就是说，你做对了、

带破折号的 z 是复共轭数。

我很高兴你是对的.....。

3. 但遗憾的是，您没有完全理解为什么要减去 MOG 而不是趋势。虽然您说得没错，但这是一个理论问题，而且非常有趣。

可惜您不能告诉其他人。但不要再与外国人联系，最好用您自己的话说出来。你自己会更清楚。总是这样，当你向别人解释时，你自己也很明白。

这个问题不适合我。虽然我想是出于这个原因：

算术平均数通常被用作平均值或中心倾向，但这一概念并不适用于稳健统计，这意味着算术平均数会受到 "大偏差 "的强烈影响。值得注意的是，对于偏度系数较大的分布，算术平均数可能与 "均值 "的概念不一致，而稳健统计的均值（如中位数）可能更能描述中心倾向。

而趋势减法则是另一回事。

 
denkir:

巨怪们，要么我不是用俄语写的，要么你们没认真读......

我在引用自己的话

关于这篇论文还有什么问题吗？

...

有点不对。我想表达的意思可能不对。在第 0 个滞后期，ACF 应该等于 1，这一点很清楚，而你为了更好地反映图形而去掉了它，这一点也很清楚。

我想提请您注意您得到的结果。您得到的 ACF 是与噪声相对应的 ACF。

取噪声并绘制其 ACF 图，与您的上一幅图进行比较。俗话说，找到十个不同点......

我再给你一个链接，与这个图比较一下https://www.mql5.com/zh/code/8295， 那里的 ACF 下降得很平稳，与 Mat.模型相匹配。

H.Y. 明白我不是在责骂你，我是想帮助你。我是在告诉你下一阶段的研究，也就是你由于文章的局限性而没有告诉我的（你不可能在一篇文章中涵盖所有内容，人们写论文，他们把毕生精力都投入到论文中，不可能在两页纸上介绍完所有内容）。

研究顺序

我们得到了 ACF，进行了 Q 测试，现在我们需要根据 ACF 类型选择一个模型，然后找到该模型的参数，尝试用得到的模型进行预测，并估算准确率和预测期限。

如此循环往复，直到得到满意的结果。

您得到的 ACF 是噪声，很难预测噪声，即使它是 "有色 "的。

 
Trolls:

......我想提请您注意您得到的结果。 您得到的 ACF 是与噪声相对应的 ACF。

取噪声并绘制其 ACF 图，然后与您最后的图形进行比较。正如人们所说，找到 10 个差异....

H.Y.明白我不是在骂你，我是想帮助你。我是在告诉你研究的下一阶段，也就是你因为文章的局限性而没有告诉我的（你不可能在一篇文章中涵盖所有内容，人们写论文，他们把一生都奉献给了论文，不可能在两页纸上就把论文写完的）。


谢谢您的指出...我们以后再讨论 ACF 类型吧....

吹牛者争论 - 我们讨论 :-))

 

我添加了Autocorrelation.zip 和GarchTest_html.mq5 文件，以便使用文章 中描述的工具显示图表。

存档中的Autocorrelation.htm 文件应放在此处：%MetaTrader%\MQL5\Files，GarchTest_html.mq5 文件应放在 脚本文件夹中。

请管理员更新文章。

 

你会得到类似下面的内容...但格式为 *.htm。将 GarchTest_html.mq5 脚本 扔到图表上，看看得到的结果。

 
denkir:

我请求行政部门更新这篇文章。

更新已发布
 
......我忘了补充，您还应将highcharts.js 和jquery.min.js 库文件放到%MetaTrader%\MQL5\Files 文件夹中。
 

alsu:
Спасибо, что дали ссылку.

这篇文章非常有趣，在 MQL 论坛中也是独一无二的。

在我看来，topkstarter 试图用潇洒的剑法来解决问题--计量经济学软件包提供了比 GARCH 更多的模型。选择模型，然后选择模型参数，这是中间环节，而不是开始。

在之前的文章中，有人对基于差异的分析提出了批评。有人认为，这种批评是因为作者跳过了最初的数据准备步骤。

文章作者认为，非平稳性是市场的唯一罪恶。其实不然。应事先解决以下问题：

1.我们应该确定样本中蜡烛图的数量。样本中的蜡烛数量是否取决于时间框架？从文献来看，50 根蜡烛应该足够了。

2.让我们 尝试为样本拟合分布。最好是正态分布。马上就会出现绘制图表的齿条数问题。你从哪里得到绘制图表的架数？我们会不断进行视觉调整。如果我们认为这仍然不是正态分布，我们就要检查样本本身：

- 异常值的存在：我们应该用阈值（例如 3 sigma）来代替异常值，即超过某个阈值的报价。Bulashov 对临界值有不同看法。

- 以防万一，用傅立叶或 ACF 检查是否存在循环。由于样本有限以及市场本身的特性，很可能不存在周期。

- 解决趋势问题。我不能同意作者的观点--通过减去 MOG 来去趋势是对问题的严重简化。对指数趋势取对数，而对于加法趋势，初差就足够了。趋势必须单独处理，而且必须进行回归，以及各种回归。您必须减去回归，而不是减去 MOG。这是针对确定性趋势而言的，但也有统计趋势。

不解决这些问题，推理样本的统计特征就没有依据。

只有在完成这些步骤（这些步骤必须是合理的）后，才能从专业软件包提供的列表中 选择模型，这将解决很多其他技术问题。


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