Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 17
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Warum also nicht den Median der gleichen Werte anstelle des arithmetischen Mittels nehmen? Bei einer Verteilung mit dicken Schwänzen ist diese Schätzung definitiv effizienter. Die Pearson QC-Formel wäre komplizierter (und würde zudem nichtlinear werden), aber es wäre immer noch die Pearson QC - oder besser gesagt, eine ihrer möglichen Schätzungen!
Die Median-QK ist nicht komplizierter als die klassische QK. Anstelle der Addition gibt es nur eine gewöhnliche Sortierung von BP-Begriffen. Und die Iterationsformel ist einfach.
Eine weitere Eigenschaft der Median-QC ist, dass sich die QC im Gegensatz zur klassischen QC nicht mit jeder Verschiebung des Schiebefensters ändert.
Und noch ein Hinweis: Bei der Berechnung des MCC wird die Varianz durch die Varianz geteilt. Allerdings ist die Varianz, ebenso wie die MO, nicht die klassische Varianz, sondern der Median.
Ich habe noch keinen Vergleich der QC- und MQC-Effizienz bei Preis-GP durchgeführt.
Wenn es darum geht, eine lineare Beziehung zwischen den Preis-VRs zu finden, dann sollten die ursprünglichen VRs vor der Berechnung der QC prolagarithmiert werden.
Der andere Fall sind Geldmittel oder Rohstoffe. Dort ist die Beseitigung von Saisonabhängigkeiten und Gewerben angebracht.
HideYourRichess:
На самом деле, и на форе есть нечто, что можно считать "сезонностью" и "трендами". Просто не все это видят. Особенно через маленький обзорный экранчик ДЦ, с пипсовкой.
Dieser "modische" Hochfrequenzhandel wird von den "Küchen"-Geschäftsführern abwertend "Pipsing" genannt...
Und sie kämpfen auf jede erdenkliche Weise dagegen an.
Also - nicht von Provisionen auf Geschäfte, sondern von sinkenden Depots eines "Passagiers" leben.
;)
Ich glaube, ich bin nicht der Einzige, der bereits darauf hingewiesen hat, aber ich würde es trotzdem für Unsinn halten.
Was genau ist Unsinn? Bevor man die Preise analysiert, sollte man sie logarithmieren, denn die Analyse der Preise selbst ist wirklich unsinnig. Wenn Sie sich für den Korrelationskoeffizienten interessieren, sollte das resultierende Datum nach dem Logarithmus ebenfalls standardisiert werden.
Ein weiteres Problem ist, dass das Vorhandensein einer Korrelation nicht bedeutet, dass ein Zusammenhang besteht.
Wenn der Korrelationskoeffizient von Interesse ist, empfiehlt es sich, ihn nach der Logarithmierung des resultierenden Datums ebenfalls zu standardisieren.
Bringen Sie es zum Null-MO. Ist es das, was Sie mit Standardisierung meinen?
Es stimmt, dass es nicht notwendig ist, die MO (manchmal auch die Varianz) auf Null zu bringen, um die Korrelation zu berechnen. Denn die Korrelation ändert sich nicht, wenn eine Konstante zu einer Konstanten addiert oder mit ihr multipliziert wird.
Dieser "modische" Hochfrequenzhandel wird von den "Küchen"-Geschäftsführern abwertend "Pipsing" genannt...
Und sie kämpfen auf jede erdenkliche Weise dagegen an.
Also - nicht aus Provisionen auf Geschäfte, sondern aus sinkenden Depots eines "Passagiers" leben.
;)
Was genau ist Unsinn? Bevor man die Preise analysiert, sollte man sie logarithmieren, denn die Analyse der Preise selbst ist wirklich unsinnig. Wenn Sie sich für den Korrelationskoeffizienten interessieren, sollte das resultierende Datum nach dem Logarithmus ebenfalls standardisiert werden.
. Es ist nicht nötig, irgendetwas zu logarithmieren. Sie müssen die Preise selbst analysieren. So wie sie sind. Ich kann den Logarithmus verstehen, wenn Daten über viele Jahre hinweg analysiert werden. Das kann man verstehen, mit einer großen Strecke, aber in der Analyse innerhalb eines Jahres - es ist eine völlig unnötige Operation. Es tut nichts. Abgesehen davon, dass es nahezu wissenschaftlich ist.
. Das Problem mit der Standardisierung ist, dass sie seltsam ist. Wozu dient es? Für welche Aufgaben?
Ein weiteres Problem ist, dass das Vorhandensein einer Korrelation nicht bedeutet, dass ein Zusammenhang besteht.
. Dies ist keine weitere Frage - es ist die Hauptfrage. Nach der Frage nach der möglichen Art der Verbindung.