文章 "基于转移熵的时间序列因果分析" 新评论 MetaQuotes 2025.02.21 11:45 新文章 基于转移熵的时间序列因果分析已发布： 在本文中，我们讨论了如何将统计因果关系应用于识别预测变量。我们将探讨因果关系与传递熵（Transfer Entropy, TE）之间的联系，并展示用于检测两个变量之间信息方向性传递的MQL5代码。 实证数据可能会具有欺骗性。仅仅因为两个变量似乎同步变化，并不意味着其中一个导致了另一个的变化，这就是“相关性不等于因果关系”这一说法的真实含义。相关性仅仅衡量两个变量之间的联系程度，而不是它们为何存在联系。例如，想象一下在夏天，冰淇淋销售量和某只股票价格之间存在很强的相关性。这并不意味着购买冰淇淋会使股票价格上涨！更有可能的原因是一个隐藏的因素，比如季节本身，分别影响了这两个变量。同样，一家公司的股票价格和黄金价格之间可能存在某种联系，但真正的原因可能是完全不同的东西，比如整体市场情绪或通货膨胀同时影响了这两个价格。这些例子突显了相关数据可能具有的误导性。它们展示了两者之间的联系，但并没有揭示其背后的原因。为了真正理解一件事情是否导致了另一件事情的发生，我们需要更先进的工具。 因果关系的概念，即一个事件导致另一个事件发生，是科学研究的基础。然而，精确地定义因果关系是一个多方面的挑战，它涉及深刻的哲学、物理和统计学考量。理想情况下，一个原因总是会产生单一的影响。然而，从通常复杂的影响力网络中分离出单一的因果因素可能很困难。例如，交易量的激增可能与股票价格的上涨相关，但其他因素，如市场情绪和经济数据的发布，也可能发挥着重要作用。在这些情况下，研究人员使用统计技术来推断因果关系。 作者：Francis Dube 新评论 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
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在本文中，我们讨论了如何将统计因果关系应用于识别预测变量。我们将探讨因果关系与传递熵（Transfer Entropy, TE）之间的联系，并展示用于检测两个变量之间信息方向性传递的MQL5代码。
实证数据可能会具有欺骗性。仅仅因为两个变量似乎同步变化，并不意味着其中一个导致了另一个的变化，这就是“相关性不等于因果关系”这一说法的真实含义。相关性仅仅衡量两个变量之间的联系程度，而不是它们为何存在联系。例如，想象一下在夏天，冰淇淋销售量和某只股票价格之间存在很强的相关性。这并不意味着购买冰淇淋会使股票价格上涨！更有可能的原因是一个隐藏的因素，比如季节本身，分别影响了这两个变量。同样，一家公司的股票价格和黄金价格之间可能存在某种联系，但真正的原因可能是完全不同的东西，比如整体市场情绪或通货膨胀同时影响了这两个价格。这些例子突显了相关数据可能具有的误导性。它们展示了两者之间的联系，但并没有揭示其背后的原因。为了真正理解一件事情是否导致了另一件事情的发生，我们需要更先进的工具。
因果关系的概念，即一个事件导致另一个事件发生，是科学研究的基础。然而，精确地定义因果关系是一个多方面的挑战，它涉及深刻的哲学、物理和统计学考量。理想情况下，一个原因总是会产生单一的影响。然而，从通常复杂的影响力网络中分离出单一的因果因素可能很困难。例如，交易量的激增可能与股票价格的上涨相关，但其他因素，如市场情绪和经济数据的发布，也可能发挥着重要作用。在这些情况下，研究人员使用统计技术来推断因果关系。
作者：Francis Dube