Abhängigkeitsstatistik in Anführungszeichen (Informationstheorie, Korrelation und andere Methoden der Merkmalsauswahl) - Seite 69
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
Hier ist das Ergebnis.
Eine sehr merkwürdige Grafik. Getrimmt. Es sieht so aus, als ob die Berechnungen mit begrenzter Genauigkeit durchgeführt wurden.
Richtig, ich schrieb, quantisierte Reihe, was bedeutet, dass die Renditen auf 2 Dezimalstellen gerundet wurden und zu: 0,01; 0,02; 0,03 ... 1,2. Um die reziproken Informationen ablesen zu können, ist eine Quantisierung der Reihen erforderlich. Das heißt, jedes Quantum ist ein Symbol des Alphabets.
Dann lese ich, was Sie gezählt haben.
Ich verstehe. Tja, was soll ich sagen - ich vertraue dem N-Wort irgendwie mehr als dem Gettch. ;) Zumindest bei Pastukhov ist klar, woher die Beine kommen und was die Ideen sind.
Autokorrelation Partielle Korrelation AC PAC Q-Stat Prob
| | | 1 -0,059 -0,059 11,332 0,001
| | | 2 -0,053 -0,057 20,704 0,000
| | 3 0,025 0,019 22,820 0,000
| | 4 0,005 0,005 22,908 0,000
| | 5 -0,062 -0,059 35,486 0,000
| | | 6 0,007 -0,000 35,639 0,000
| | | 7 -0,038 -0,045 40,475 0,000
| | 8 0,032 0,030 43,845 0,000
| | 9 -0.007 -0.008 44.004 0.000
| | 10 0.025 0.026 46.003 0.000
| | | 11 -0,033 -0,032 49,674 0,000
| | 12 0,048 0,043 57,372 0,000
| | 13 0.002 0.006 57.382 0.000
| | 14 -0,032 -0,028 60,736 0,000
| | 15 -0,033 -0,033 64,288 0,000
| | 16 0,047 0,034 71,425 0,000
| | 17 -0,004 0,007 71,469 0,000
| | 18 -0,039 -0,037 76,462 0,000
| | 19 -0,004 -0,008 76,520 0,000
| | 20 0,017 0,004 77,426 0,000
| | | 21 -0,046 -0,040 84,377 0,000
| | 22 0.020 0.013 85.636 0.000
| | 23 0,006 0,006 85,767 0,000
| | 24 -0.010 -0.010 86.089 0.000
| | | 25 -0,001 -0,004 86,090 0,000
| | | 26 -0,022 -0,028 87,663 0,000
| | 27 0,025 0,031 89,677 0,000
| | | 28 -0,022 -0,028 91,250 0,000
| | 29 0,028 0,029 93,841 0,000
| | 30 0,009 0,011 94,135 0,000
| | 31 0,007 0,015 94,290 0,000
| | 32 0,004 0,001 94,350 0,000
| | | 33 -0,007 -0,009 94,501 0,000
*| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000
| | | 35 0.010 -0.006 122.66 0.000
| | | 36 0,008 0,003 122,89 0,000
Diese Daten sind uninteressant - Verlust an Präzision. Die Analyse ist nichts, nur eine Zahl.
Das ist keine schwachsinnige Zahl. Es ist ein Ergebnis, das aus einer diskreten Reihe gewonnen wird. Versuchen Sie die Reihe Close_Returns - sie ist nicht diskretisiert. Versuchen wir mal, die beiden zu vergleichen.
Es ist nicht nur eine Zahl. Es handelt sich um ein Ergebnis, das von einer diskreten Reihe abgeleitet ist. Versuchen Sie, eine Close_Returns-Reihe zu erstellen - sie ist nicht diskretisiert. Versuchen wir mal, die beiden zu vergleichen.
Was ist der Unterschied zwischen der Klausel und dem Öffner?
Ich werde zu Mittag essen und es tun.
Was ist der Unterschied zwischen einem Clown und einem Öffner?
Ich esse zu Mittag und mache es.
Guten Appetit.
Da es sich um den Dow-Jones-Index handelt, sind Sie sich bewusst, dass er fast jeden Tag Lücken aufweist?
Hat jemand FARIMA (fractional integrated rows) ausprobiert?
hmm, habe das gemacht - optisch sieht es so aus:
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg
Jedes farbige Dreieck ist die TF von rechts nach links von M1, M5 zu MN relativ zur vertikalen Linie, die die Sicht des Beobachters auf die Geschichte simuliert, die Geschichte in Form von Bereichen von hohen und niedrigen Extremen/historischen Max/Min
Ich habe sie in Form eines Alphabets in Statistica hochgeladen. Ja, es gibt wiederholte Abschnitte/Wörter, sogar für 2-3 TFs, aber die Wiederholungen sind nicht periodisch, die Wiederholungsperioden reichen von 2 Monaten bis zu mehreren Jahren
Ich kann den Konstruktionsalgorithmus nicht entschlüsseln. Für die Dummköpfe, darf ich?
Es ist nicht nur eine Zahl. Es handelt sich um ein Ergebnis, das von einer diskreten Reihe abgeleitet ist. Versuchen Sie, eine Close_Returns-Reihe zu erstellen - sie ist nicht diskretisiert. Versuchen wir mal, die beiden zu vergleichen.
Nein danke, eine weitere ökonomisch-numerologische Methode.
Laut Ihrem Eröffner.
Grafik.
Scheint meinen maßstabsgetreu zu entsprechen.
Histogramm:
Es scheint anders zu sein.
ACF
Datum: 14.10.12 Uhrzeit: 13:48
Probe: 1 100
Eingeschlossene Beobachtungen: 100
Autokorrelation Partielle Korrelation AC PAC Q-Stat Prob
.|. | .|. |. 1 0.003 0.003 0.0011 0.973
.|. | .|. | 2 0,044 0,044 0,2010 0,904
*|. | *|. | 3 -0.134 -0.134 2.0784 0.556
.|. | .|. | 4 -0,036 -0,037 2,2153 0,696
*|. | *|. | 5 -0.119 -0.109 3.7253 0.590
.|* | |00 .|* |01 6 0,115 0,104 5,1554 0,524
*|. | *|. | 7 -0.095 -0.102 6.1521 0.522
.|. | .|. | 8 0,007 -0,029 6,1581 0,630
*|. | .|. | 9 -0,067 -0,045 6,6632 0,672
.|* | |00 .|* 10 0,108 0,087 7,9741 0,631
.|. | .|. |. 11 -0,007 0,006 7,9799 0,715
.|. | .|. | 12 0.046 -0.008 8.2211 0.768
.|. | .|* | 13 0,066 0,106 8,7253 0,793
.|. | .|. |. 14 0.060 0.051 9.1477 0.821
.|. | .|. | 15 -0,043 -0,015 9,3658 0,858
*|. | *|. | 16 -0.101 -0.122 10.603 0.833
.|. | .|. | 17 -0,040 0,009 10,804 0,867
*|. | *|. | 18 -0.102 -0.089 12.106 0.842
.|. | .|. | 19 -0,034 -0,058 12,253 0,875
.|. | .|. | 20 0,026 0,002 12,336 0,904
.|. | *|. | 21 -0.045 -0.076 12.600 0.922
.|. | .|. | 22 -0,001 0,004 12,600 0,944
.|* | .|. | 23 0.110 0.070 14.204 0.921
.|. | .|. | 24 0,026 0,011 14,296 0,940
.|. | .|. | 25 -0,020 -0,050 14,348 0,955
.|. | .|. | 26 0,042 0,061 14,590 0,964
.|. | .|* | | 27 0,051 0,077 14,958 0,970
*|. | | .|. | 28 -0.070 -0.060 15.652 0.971
.|. | .|. | 29 0,017 0,037 15,694 0,979
.|. | .|. | 30 -0,037 -0,002 15,889 0,984
.|. | .|. | 31 0,013 0,057 15,915 0,989
.|. | .|. | 32 -0,013 -0,014 15,941 0,992
.|. | .|. | 33 0,011 -0,038 15,960 0,995
.|. | .|. | 34 -0,041 -0,033 16,224 0,996
.|. | .|. | 35 -0,011 -0,027 16,244 0,997
.|. | .|. | 36 -0,017 -0,036 16,289 0,998