Abhängigkeitsstatistik in Anführungszeichen (Informationstheorie, Korrelation und andere Methoden der Merkmalsauswahl) - Seite 70
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Tabelle
Das Diagramm unterscheidet sich von dem des Öffners
Deskriptive Statistik
Und die Statistiken sind unterschiedlich. Das ist erstaunlich. Ich dachte immer, Open und Clowes seien die gleichen Werte.
ACF
Datum: 14.10.12 Uhrzeit: 13:53
Probe: 1 100
Eingeschlossene Beobachtungen: 99
Autokorrelation Partielle Korrelation AC PAC Q-Stat Prob
.|* |00 .|* 1 0,077 0,077 0,6031 0,437
.|. | .|. |. 2 -0,038 -0,044 0,7502 0,687
.|. | .|. | 3 -0,038 -0,032 0,9001 0,825
*|. | *|. | 4 -0,181 -0,178 4,3327 0,363
.|. | .|. | 5 -0,013 0,012 4,3511 0,500
.|. | .|. | 6 -0,017 -0,034 4,3810 0,625
*|. | *|. | 7 -0.127 -0.139 6.1421 0.523
.|. | .|. | 8 0,048 0,035 6,3987 0,603
.|* | .|. 9 0,086 0,069 7,2140 0,615
.|. | .|. | 10 0,011 -0,015 7,2283 0,704
*|. | *|. | 11 -0,089 -0,136 8,1289 0,702
.|* |00 .|* 12 0,095 0,143 9,1596 0,689
.|. | .|. |. 13 -0,014 -0,019 9,1816 0,759
.|. | .|. | 14 -0,016 -0,039 9,2132 0,817
.|. | .|. | 15 0,026 0,013 9,2908 0,862
*| | 16 -0,092 -0,035 10,308 0,850
*|. | *|. | 17 -0,107 -0,129 11,703 0,818
.|. | *|. | 18 -0.062 -0.101 12.175 0.838
*|. | .|. | 19 -0.100 -0.053 13.422 0.816
.|. | *|. | 20 -0,049 -0,091 13,727 0,844
.|. | .|. | 21 0.062 -0.009 14.223 0.860
.|. | .|. | 22 0.011 -0.042 14.239 0.893
.|. | .|. | 23 0,040 0,016 14,445 0,913
.|. | .|. | 24 0,049 -0,029 14,770 0,927
*|. | *|. | 25 -0,074 -0,081 15,512 0,929
.|. | .|. | 26 -0,047 -0,037 15,813 0,941
.|. | .|. | 27 0.050 0.045 16.158 0.950
.|. | .|. | 28 0,022 0,023 16,223 0,962
.|. | .|. | 29 0,035 0,006 16,401 0,971
.|. | .|. | 30 -0,010 -0,027 16,415 0,979
.|* |00 .|* 31 0,099 0,140 17,863 0,971
.|. | .|. |. 32 0,021 -0,006 17,928 0,979
.|. | .|. | 33 0,049 0,028 18,285 0,982
*|. | *|. | 34 -0,094 -0,089 19,632 0,977
*|. | *|. | 35 -0.136 -0.105 22.506 0.949
.|* | .|. | 36 0,080 0,039 23,528 0,946
Und die ACF ist anders.
Nun gut, ich warte auf Ihre Schlussfolgerungen.
Ich habe speziell für Sie eine Serie vorbereitet. Ich zähle die Differenz als x(t)/x(t-1) - 1.
wir nehmen eine beliebige Länge des Alphabets, im Screenshot sind es 24 Bits, und kodieren
Rot bedeutet, dass der Preis ein aktualisiertes Minimum = 1 hat, blau bedeutet, dass der Preis ein aktualisiertes Maximum = 0 hat,
Ich habe die Aussage überprüft, dass der Trend auf der höheren TF "wichtiger" ist, das stimmt teilweise, aber bisher habe ich noch keine klaren Regeln gesehen
Berechnet. Siehe oben.
Ich mache es selbst. Du bist ein bisschen schwer zu verstehen.
Statistik für die Reihe close(t) / close(t-1) - 1:
Statistiken aus der Reihe close(t) / close(t-1) - 1 gerundet auf 2 Dezimalstellen:
ACF sind sehr ähnlich. Aber die linearen Beziehungen sind minimal.
Vergleichen Sie nun, wie deutlich die Korrelationen zwischen dem Nullbarren und den 250 Lags mit der gegenseitigen Information aufgedeckt werden. Das Diagramm zeigt einen Vergleich zwischen der quantisierten Reihe und der Zufallsreihe mit der gleichen Verteilung.
Vergleichen Sie nun, wie deutlich die Korrelationen zwischen dem Nullbarren und den 250 Lags mit der gegenseitigen Information aufgedeckt werden. Das Diagramm zeigt einen Vergleich zwischen der quantisierten Reihe und der Zufallsreihe mit der gleichen Verteilung.