Estadística de la dependencia entre comillas (teoría de la información, correlación y otros métodos de selección de características) - página 69
Está perdiendo oportunidades comerciales:
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Registro
Entrada
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Si no tiene cuenta de usuario, regístrese
Este es el resultado.
Un gráfico muy extraño. Recortado. Parece que los cálculos se hicieron con una precisión limitada.
Correcto, escribí, series cuantificadas, lo que significa que los rendimientos se han redondeado a 2 decimales y se convierten en: 0,01; 0,02; 0,03 ... 1,2. La cuantificación de la serie es necesaria para leer la información recíproca. Es decir, cada quantum es un símbolo del alfabeto.
A continuación leo lo que has contado.
Ya veo. Bueno, qué puedo decir: de alguna manera confío más en la palabra N que en la getch. ;) Al menos con Pastukhov está claro de dónde salen las piernas y cuáles son las ideas.
Autocorrelación Correlación parcial 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
Estos datos no tienen ningún interés: pérdida de precisión. El análisis no es nada, sólo una cifra.
No es una cifra de mierda. Es un resultado obtenido de una serie discreta. Pruebe la serie Close_Returns - no es discreta. Veamos si podemos comparar los dos.
No es sólo un número. Es un resultado derivado de una serie discreta. Bueno, intente hacer una serie de Close_Returns - no es discreta. Veamos si podemos comparar los dos.
¿Cuál es la diferencia entre la cláusula y el abridor?
Comeré y lo haré.
¿Cuál es la diferencia entre un payaso y un abridor?
Comeré y lo haré.
Buen provecho.
Como es el índice Dow Jones, ¿eres consciente de que tiene gaps casi día tras día?
¿Alguien ha probado FARIMA (filas integradas fraccionadamente)?
hmm, hizo esto - visualmente se ve así:
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg
Cada triángulo de color es la TF de derecha a izquierda de M1,M5 a MN respecto a la línea vertical que simula la visión del observador de la historia, la historia en forma de rangos de Máximo y Mínimo extremo/histórico
Lo subí a Statistica en forma de abecedario, sí hay secciones/palabras repetidas, incluso para 2-3 TFs, pero la repetición no es periódica, los periodos de repetición son desde 2 meses hasta varios años
No puedo entender el algoritmo de construcción. Para los tontos, ¿puedo?
No es sólo un número. Es un resultado derivado de una serie discreta. Bueno, intente hacer una serie de Close_Returns - no es discreta. Veamos si podemos comparar los dos.
No gracias, otro método econonumérico.
De acuerdo con su abridor.
Gráfico.
Parece que coincide con el mío a escala.
Histograma:
Parece ser diferente.
ACF
Fecha: 14/10/12 Hora: 13:48
Muestra: 1 100
Observaciones incluidas: 100
Autocorrelación Correlación parcial 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
.|. | .|* |01 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