Обсуждение статьи "Критерий однородности Смирнова как индикатор нестационарности временного ряда" - страница 2
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Интересно сравнить iSmirnovDistance с фрактальной размерностью (типа такой https://www.mql5.com/en/code/20586).
Имхо, стоило бы учесть суточные колебания волатильности. Например, можно нормировать приращения средней волатильностью в это время суток. По моим прикидкам отнормированные подобным образом приращения заметно меньше отличаются от шума.
Для рядов чаще говорят про тесты на разладку. Такие тесты часто опираются на тесты однородности, но в принципе это самостоятельная область матстата. Например, в эконометрике часто используют тест Петтитта.
В целом, статья хорошая.
По мне - так окно для наблюдений слишком маленькое.
Однако, даже если брать это маленькое окно, то может есть смысл сравнить не с соседним окном, а с окнами за последний год или пять лет? Будет такая шахматная ведомость из которой мы сможем увидеть, сколько вообще окон было похожих, сгруппировать их и, возможно классифицировать. А далее оценить на наличие паттернов и их вероятностных исходов.
Евгений Черныш , делали нечто подобное?
Евгений Черныш #:
Петтит на рангах построен я так понял, инфы почти не нашел о нем.
Пользуюсь обычно его реализацией из пакета trend в R. В описании есть ссылки на источники.
По мне - так окно для наблюдений слишком маленькое.
Однако, даже если брать это маленькое окно, то может есть смысл сравнить не с соседним окном, а с окнами за последний год или пять лет? Будет такая шахматная ведомость из которой мы сможем увидеть, сколько вообще окон было похожих, сгруппировать их и, возможно классифицировать. А далее оценить на наличие паттернов и их вероятностных исходов.
Имхо, получится типичный p-hacking.
По мне - так окно для наблюдений слишком маленькое.
Однако, даже если брать это маленькое окно, то может есть смысл сравнить не с соседним окном, а с окнами за последний год или пять лет? Будет такая шахматная ведомость из которой мы сможем увидеть, сколько вообще окон было похожих, сгруппировать их и, возможно классифицировать. А далее оценить на наличие паттернов и их вероятностных исходов.
Евгений Черныш , делали нечто подобное?
Имхо, получится типичный p-hacking.
В чём Вы это видите? Я говорю об исследовании на похожесть дней, и похожесть поведения предикторов в этих днях.
Я не знаю исход поэтому нет цели подгонки исследования под нужный результат.
Если удастся классифицировать такие группы, пусть даже внутри дня, то можно использовать отдельные модели под них на предикторах с повышенной вероятностью.
распределение расстояний Смирнова будет при таком подходе тем же как при расчете последовательных двух дней
Как такое возможно? Я правильно понял, что прошлый день и тот что был 100 дней назад будут иметь схожую оценочную метрику, как если бы прошлый и позапрошлый день небыли бы похожи? Т.е. отличие колеблется в узком диапазоне?
А вот собрать статистику среднего количества дней между двумя отклонениями нулевой гипотезы однородности вот это можно сделать. Получить представление сколько в среднем у нас есть времени, до тех пор пока на рынке не установится новое распределение.
Ну, это так же интересно - посмотреть на гистограмму частот смены распределения.
В чём Вы это видите?
Как обычно, в множественном повторении одного и того же теста на одних и тех же данных. Если дней N, то число повторений теста равно N*(N-1)/2 (число пар дней). Должно же быть N/2.
Не то чтобы пытаюсь запретить кому-то делать это) Просто, имхо, это первый шаг к самообману.