Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 26
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Hier ist ein nachdenklicher Kommentar zu einem guten Artikel.
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Nun ist die Prämisse Ihrer Forschung klar. Verstehe ich das richtig, dass Sie, um die Effizienz des Paarhandels zu erhöhen, beschlossen haben, zu versuchen, alle handelbaren Instrumente einzubeziehen (und die Möglichkeit zu prüfen, sie in die Kombination einzubeziehen) (wie in dem zitierten Forum angedeutet)?
Jetzt verstehe ich den Hintergrund Ihrer Forschung. Verstehe ich das richtig, dass Sie, um die Effektivität des Paarhandels zu erhöhen, beschlossen haben, alle gehandelten Instrumente in eine Kombination einzubeziehen (wie es in dem zitierten Forum angedeutet wurde)?
Ja, nur mein Fahrrad basierte auf einem intuitiven Verständnis für die richtigen und falschen Wege. Ich begann, die mathematischen Grundlagen zu verstehen, nachdem ich es geschrieben hatte.
Ja, nur mein Fahrrad basierte auf einem intuitiven Verständnis für die richtigen und falschen Wege. Ich habe die mathematischen Grundlagen gelernt, nachdem ich es geschrieben hatte.
Hier kommen wir zu dem Punkt, an dem sich der Hund im Loch befindet.....
"Nach dieser Theorie sollten die Aktien eines Unternehmens derselben Branche gleichmäßig auf äußere Einflüsse reagieren, es sei denn, diese wirken sich direkt auf eines der Unternehmen aus", heißt es in dem zitierten Artikel, der im Text zweimal wiederholt wird. Verstehen Sie die Bedeutung der von mir hervorgehobenen Bedingung?
Sehen Sie sich das Veröffentlichungsdatum dieses Artikels und meine Fälschung an.
Wenn es eine Korrelation zwischen Finanzinstrumenten gibt, wird der Dummy sie finden und anzeigen. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Unternehmen derselben oder einer anderen Branche angehören.
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Wenn es eine Korrelation zwischen Finanzinstrumenten gibt, findet das Tool diese und zeigt sie an. Dabei spielt es keine Rolle, ob die Unternehmen derselben oder einer anderen Branche angehören.
Was hat das Datum damit zu tun?
Im Wesentlichen:
Nehmen wir ein Beispiel: Es gibt viele Leute; jeder wirft eine Münze "Adler/Reis"; nach 100 Runden sehen wir uns die aufgezeichneten Ergebnisse der einzelnen Würfe an und stellen mit Hilfe mathematischer Methoden fest, dass es zwischen, sagen wir, T und P eine hohe Korrelation gibt. (Wir gehen nicht darauf ein, welche mathematischen Methoden für die Analyse verwendet werden, sondern gehen davon aus, dass die Zahlen in der Ausgabe die Zusammenhänge zeigen). Wenn es also einen Zusammenhang gibt, können Sie sicher auf die Vorhersage des nächsten Ergebnisses P für das nächste Ergebnis T...... wetten. Es ist klar, dass eine solche Schlussfolgerung fehlerhaft ist, weil es keine kausale Beziehung zwischen den Ergebnissen von P und T gibt. D.h. wir sollten nicht von Wechselbeziehung/Abhängigkeit sprechen, sondern von Zufall (ich werde diesen nicht-mathematischen Begriff verwenden). Und das bedeutet, dass wir in der nächsten Serie von 100 Schüssen das völlige Fehlen eines mathematischen Beweises für die Abhängigkeit feststellen können (und folglich die Wette hoffnungslos verloren sein wird) ......
Der Vorbehalt in der Formulierung "Aktien eines Unternehmens aus derselben Branche sollten nach dieser Theorie in gleicher Weise auf den externen Hintergrund reagieren...." bedeutet, dass der kausale Zusammenhang der gleichen Reaktion eine Branche ist - als eine einzige Bewertungsgrundlage für die Aktien. Wenn wir die gleiche Reaktion bei Aktien von Ölgesellschaften und c\x-Unternehmen feststellen, wäre das ein einfacher Zufall. Wenn Sie also sagen, dass Sie sich nicht um die "Basis" kümmern (d.h. die Existenz eines kausalen Zusammenhangs der identifizierten identischen Bewegung), dann wird Ihre Arbeit einfach die Zufälle aufzeigen, die heute da sind und morgen vielleicht nicht mehr da sind... Und warum? Da es keine Korrelation zwischen solchen identischen Anträgen gibt....
Der Vorbehalt in der Formulierung "Aktien eines Unternehmens aus derselben Branche sollten nach dieser Theorie in gleicher Weise auf den externen Hintergrund reagieren.... " bedeutet, dass der kausale Zusammenhang der gleichen Reaktion eine Branche ist - als eine einzige Aktienbewertungsgrundlage. Wenn wir die gleiche Reaktion bei Aktien von Ölgesellschaften und c\h-Unternehmen feststellen, wäre das ein einfacher Zufall.
Wenn Sie mit Zufall meinen, dass die Verbindung morgen unterbrochen sein könnte, dann können Sie alles als Zufall interpretieren. Und die Verknüpfung von Aktien von Unternehmen der gleichen Branche. Betrachten Sie zum Beispiel die Beziehungen zwischen den russischen Ölgesellschaften vor und während der Yukos-Ereignisse.
Wenn Sie also sagen, dass Sie sich nicht um die "Basis" kümmern (d.h. ob es eine kausale Beziehung der identifizierten identischen Bewegung gibt), dann zeigt Ihr Trick einfach die Anzahl/Qualität der Zufälle, die heute da sind und morgen vielleicht nicht mehr da sind... Und warum? Da es keine Korrelation zwischen solchen identischen Bewegungen gibt....
Wir haben immer nur eine begrenzte Menge an Daten zu analysieren. Es kann also sein, dass die gefundenen Korrelationen morgen nicht mehr gelten. Und das ist normal.
Ein weiterer Punkt ist, dass Sie die Merkmale der Veränderung in den Links abschätzen können. Wenn Sie sich beispielsweise ansehen, wie sich die lineare Beziehung zwischen GBPUSD, USDJPY und GBPJPY verändert, werden Sie feststellen, dass die lineare Beziehung überall gleich ist, egal welches Intervall Sie messen.
Je stabiler die Beziehung im Laufe der Zeit ist, desto mehr kann man ihr vertrauen (oder auch nicht). Und wenn es eine stabile lineare Beziehung zwischen dem Blutdruck der Oma und dem Verhalten des GBPJPY im Längsschnitt der Studie gibt, dann werde ich diese Beziehung verwenden, wenn es möglich ist.
Mit Münzen aus 100 Runden kann man keine Schlüsse ziehen. Lege mindestens 10.000 Runden zurück. Wenden Sie dann Recycle an und stellen Sie fest, dass es keine stabile Verbindung gibt.
In der Produktbeschreibung gibt es einen Abschnitt, der die Leistung analysiert und kurze Schlussfolgerungen zieht...
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Und wenn es eine stabile lineare Beziehung zwischen Omas Blutdruck und dem GBPJPY-Verhalten im Längsschnitt der Studie gibt, dann werde ich diese Beziehung verwenden, wenn es möglich ist.
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Warum so abstrakt? Sie können den Tester verwenden, um optimale Parameter der sich schneidenden MAs zu finden, die wunderbare Ergebnisse auf eine sehr lange Geschichte geben wird; plus a priori zwischen dem Preis und MAs aus dem Preis die lineare Beziehung wird offenbart werden (und es kann nicht anders sein); und gehen - der Gral ist bereit......:)
Banale Anpassung durch history.... nur dass Sie anstelle von MA ein erfundenes "Recycle" vorschlagen (die Funktionsprinzipien sind unterschiedlich, aber der konzeptionelle Ansatz ist der gleiche)
Dann haben Sie das falsch verstanden. Ihr Beispiel mit den MAs:
Als Ergebnis erhielten wir N-Werte für die optimierten Parameter. Erstellen wir nun die Matrix Matrix, wobei die erste Zeile V1, die zweite Zeile V2 usw. ist.
Jede Spalte dieser Matrix (der Länge N) entspricht einer Änderung eines der Eingabeparameter während der Optimierung.
Wir untersuchen die Art dieser Spalten. Wenn sich die Säulenmitglieder stabil verhalten, ist alles in Ordnung. Sonst ist es scheiße.
In deinem Beispiel ist also alles schlecht.
Obwohl die oben gezeigte Methode zur Identifizierung der TS-Stabilität universell ist, kann sie nicht auf alle TS angewendet werden, da es unendlich viele TS gibt.
Anders verhält es sich bei Recycle - die Zahl der Finanzinstrumente ist endlich. Daher ist es realistisch, stabile Situationen zu finden. Recycle sucht nicht nach stabilen Situationen, sondern führt nur die Schritte 1-6 für alle Instrumente gleichzeitig aus, findet die Matrix und visualisiert sie und einige Merkmale. Und je mehr ZI Sie ihm für die Analyse zur Verfügung stellen, desto stabiler ist die Matrix, die Sie erhalten.
Die Suche nach Stabilität in einer solchen Matrix ist viel einfacher.
P.S. Es ist mir unmöglich, den Unterschied der Ansätze in zwei Worten zu erklären, um ihn deutlich zu machen.
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Untersuchen Sie die Art dieser Spalten. Wenn sich die Säulenmitglieder stabil verhalten, ist alles in Ordnung. Ansonsten ist es scheiße.
Bei deinem Beispiel mit den MAs wird es also schwierig.
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Ja, und wenn Sie Ihr bedingtes Beispiel des Blutdrucks der Großmutter verwenden, ist alles nur Schokolade......:).....:)......:)