Estadística de la dependencia entre comillas (teoría de la información, correlación y otros métodos de selección de características) - página 6
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Diapositivas, diapositivas... ) También es de una anécdota.
pero la replicación de sus resultados debería ser posible para otros investigadores.
¿Por qué el "humor"?
¿Por qué sólo declaraciones?
Ponga sus datos de Excel a disposición de cualquiera para que los compruebe.
Y así, fanfarronadas con un toque de "genialidad".
Y Alexei, no te reconozco. Las palabras sensatas requieren pruebas, no demagogia,
así que esperemos a que la entropía disminuya en este hilo.
;)
pero la replicación de sus resultados debería ser posible para otros investigadores.
¿Por qué el "humor"?
¿Por qué sólo declaraciones?
Ponga sus datos de Excel a disposición de cualquiera para que los compruebe.
Y así, fanfarronadas con un toque de "genialidad".
Y Alexei, no te reconozco. Las palabras sensatas requieren pruebas, no demagogia,
así que esperemos a que la entropía disminuya en este hilo.
;)
No hay mucho que publicar en este momento. Cálculo de la información mutua a partir de los datos de Alpari? Que lo compruebe cualquiera, y si los resultados difieren, discutiremos la razón. Si no hay diferencias, entonces no hay nada que hablar, y si las hay, entonces podemos seguir adelante.
Estoy de acuerdo, hasta ahora todo es puramente teórico, aunque ya a estas alturas se han oído comentarios constructivos sobre la volatilidad.
Aquí está toda la información que utilizo. Nada más hasta ahora.
Existe una idea estrictamente privada de cómo pasar a la práctica. Pero aún no se ha probado a fondo. Seguro que hay trampas.
Brevemente: de la información mutua media calculada por el tópico en un nivel "de sistema a sistema", pasamos al nivel "de evento a evento" - y calculamos estúpidamente todas las formas posibles de devolver una barra prevista, calculando la información perdida/sufrida en ella. Y a continuación, analizando las estadísticas acumuladas, comprobamos el axioma principal de la teoría intuitiva de la evolución de la información de los sistemas con memoria ("un proceso evoluciona de forma que el flujo de información resultante es en algún sentido máximo"). Si el axioma se confirma, pasamos a la predicción directa.
En realidad, hay una cierta analogía entre la teoría de la información y la mecánica cuántica. La actualización de un conjunto en un evento es una transferencia de información, que se corresponde directamente con la actualización de la función de onda en la mecánica cuántica como resultado de la observación (¿recuerdan el gato de Schrödinger?). Pido que no se rían y que no tiren tomates; sinceramente, no era mi intención, ¡se me ocurrió solo!
Queda la siguiente pregunta para Avals & anonymous: si la volatilidad es la causa principal de estas dependencias, ¿de dónde vienen las dependencias lejanas y prácticamente fiables (nivel de confianza - 0,9999... (muchos nueves)) en datos que son rendimientos puros sin ninguna volatilidad?
2 Svinozavr: Yo no como matamoscas para nada: ya tengo bastantes en la cabeza.
Queda la siguiente pregunta para Avals & anonymous: si la volatilidad es la causa principal de estas dependencias, ¿de dónde vienen las dependencias lejanas y prácticamente fiables (nivel de confianza - 0,9999... (muchos nueves)) en datos que son rendimientos puros sin ninguna volatilidad?
Aquí está toda la información que utilizo. Nada más hasta ahora.
Alexey, ¿sabes si es realista traducir todo este placer en un código en la dirección que nos interesa...
A.Sergeev hizo algo parecido al traducir el indicador de Sultonov al código o me equivoco?
Justo cuando observo tantos límites y logaritmos diferentes con sus sumas mutuas, etc. - Me confundo... :-))) aunque en principio me fue muy bien en matemáticas en esa universidad...
¿Así que ha cuestionado la propia legitimidad de este enfoque en mi artículo?
Exactamente.
Leyendo tus suposiciones, todavía estamos en algo. Sin embargo, me esfuerzo por abordar el tema sin imponerle limitaciones subjetivas, convenciones, teorías. El estudio partió exactamente de una pizarra limpia, es decir, no se aplicaron todo tipo de significados económicos y de otro tipo en la interpretación del proceso, por lo que creo que aplicar las fórmulas de TI, al menos, no es erróneo para tal tarea.
Todo lo que veo hasta ahora son intentos de sacar al mercado un aparato matemático abstracto, de un campo de conocimiento completamente diferente. En estos casos, cito incansablemente una famosa sabiduría: esto es una falta de respeto al mercado, el mercado se vengará de ti, y seguramente te hará caer en represalia.
Si no se aplican los "significados económicos y de otro tipo", ¿qué ha estudiado?
¿Qué le impide hacerlo en relación con la devolución? Se puede discretizar, es una variable aleatoria. Un objeto bastante decente para las aplicaciones de la teoría de la información. ¿Cómo se puede buscar la identidad? Estás jugando un juego de guerra, querida...
¿Son los sucesos elementales idénticos a los sucesos elementales de TI?
Pues bien, aquí estoy leyendo una exposición popular de la fórmula de Shannon, comienza con "Supongamos que tenemos un alfabeto formado por N símbolos, con respuesta en frecuencia P1, P2, . . . PN, donde Pi es la probabilidad de aparición del símbolo i-ésimo. Todas las probabilidades son no negativas y su suma es igual a 1".
De ahí la pregunta: ¿qué tipo de "símbolos" tenemos en el mercado?
Si no se aplican los "sentidos económicos y otros", ¿qué ha estudiado?
En primer lugar, el análisis estadístico y los métodos de minería de datos. Métodos de aprendizaje automático: redes neuronales artificiales, árboles de clasificación, análisis de regresión.
Cuando se aplica al mercado, leo Peters.
¿Por qué la pregunta? ¿Estás haciendo un examen por mí?
Obviamente, parece que en nuestra interpretación del proceso, son rendimientos discretos.
¿Cómo pueden ser discretos si se trabaja con incrementos relativos?
Y la segunda pregunta - ¿cuál es el número de caracteres ) ?