Abhängigkeitsstatistik in Anführungszeichen (Informationstheorie, Korrelation und andere Methoden der Merkmalsauswahl) - Seite 5
Sie verpassen Handelsmöglichkeiten:
- Freie Handelsapplikationen
- Über 8.000 Signale zum Kopieren
- Wirtschaftsnachrichten für die Lage an den Finanzmärkte
Registrierung
Einloggen
Sie stimmen der Website-Richtlinie und den Nutzungsbedingungen zu.
Wenn Sie kein Benutzerkonto haben, registrieren Sie sich
Der erste und äußerst vage Schritt ist das Detrending. Ich wurde dafür gescholten, dass ich Diagramme gepostet habe, aber aus ihnen geht hervor, dass die in diesem Thread verwendete Methode zur Ableitung des Residuums bedeutungslos ist, weil die Statistiken dieses Residuums genauso schlecht sind wie die Statistiken der ursprünglichen Reihe.
Sie sollten den Titel des Themas lesen. Sind Sie mit dem Konzept der Feature Selection vertraut? Es geht darum, lineare und nichtlineare Korrelationen und andere statistische Methoden anzuwenden, um Variablen auszuwählen, die Informationen über den Zustand von Null- oder zukünftigen Balken enthalten.
Ich versuche, mich dem Thema zu nähern, ohne ihm irgendwelche subjektiven Beschränkungen, Konventionen oder Theorien aufzuerlegen.
Dann gehen Sie in einen Kindergarten, wo es keine Theorien gibt, aber hier werden die Menschen erzogen
Und wenn Leute wie Sie hier gebildet sind, würde ich ihnen raten, sich wieder hinter einen Schreibtisch zu setzen.
Komödiant
Und was hindert uns daran, dies im Hinblick auf die Rückkehr zu tun? Sie kann diskretisiert werden, sie ist eine Zufallsvariable. Ein recht anständiges Objekt für die Anwendung der Informationstheorie. Welche Identitätssuche kann es geben? Du spielst ein Kriegsspiel, meine Liebe...
faa1947 : Für mich geht es bei TI um Kodierung und Verschlüsselung und den umgekehrten Prozess. Hier versucht man, anhand von Formeln, die angeblich aus TI stammen, einige eigentlich sinnvolle Informationen abzuleiten. Für solche Vorgänge gibt es andere Wissenschaften, die neben der Analyse auch beweisen, dass wir wirklich sehen, was wir sehen, und nicht irgendein Phantom, das nur der Autor des Themas sieht.
Und bei dieser Aufgabe ist TI für mich in erster Linie ein Werkzeug für das DataMining. Was mit diesen Daten geschehen soll, ist eine andere Frage. Wichtig ist, dass wir wirklich etwas sehen, das mit dem bloßen Auge nicht sichtbar ist. Und von welchen anderen Wissenschaften sprechen Sie?
Der Artikel kommt zu dem Schluss, dass es statistische Korrelationen zwischen den Abstufungen der Notierungen gibt. Eine dieser Abhängigkeiten ist wohlbekannt - die Abhängigkeit der bedingten Varianz der Inkremente (d[t]) vom Wert der vorherigen Inkremente (r[t-1], r[t-2], ...) und der Varianzen (d[t-1], ... ).
Der Grund für die Feststellung der statistischen Abhängigkeit war höchstwahrscheinlich die Volatilität.
Sieht aus wie GARCH(p, q). Über welche Bereiche des Modells können wir sprechen?
Und wie sehen Sie die Volatilität dort, wenn es nur um die Renditen ginge?
Übrigens kann das Buch über Semi-Invarianten, das Sie mir empfohlen haben, sehr nützlich sein, um die Reihenfolge der Abhängigkeiten zu bestimmen.
Keine Beleidigung für die aktiven Teilnehmer an diesem Thema. Das erinnert mich an den Witz über das Flugzeug mit all den Swimmingpools, Fitnessstudios und so weiter. "Und jetzt werden wir mit all diesen Dingen versuchen, durchzustarten". Die Frage ist nicht müßig, was ist der Anwendungsaspekt? Das heißt, an welchem Punkt ist der Übergang von der Theorie zur Praxis geplant?
Dias, Dias... ) Auch dies ist eine Anekdote.