Un problème de théorie des probabilités - page 12

[Vladimir]

J'ai lu l'article, mais je n'ai pas réussi à insérer un commentaire, probablement pas assez de droits. C'est pourquoi j'écris ce commentaire ici, qui ne concerne que ces mots de l'article :

Les corrélations de ces fonctions et de leurs dérivées sont nulles.

R(cos(x), sin(x)) = 0 (7)

R(cos(x), -sin(x)) = 0

Par conséquent, l'utilisation de la dérivée première de l'indicateur est en général un bon candidat pour être considéré comme un indicateur indépendant supplémentaire.

Fin de la citation.

Remarque : le sinus et le cosinus sont liés par la condition Sin^2+Cos^2=1 et sont simplement calculés l'un à partir de l'autre, ils sont très dépendants. Les conditions du théorème de Bayes exigent exactement l'indépendance des événements, la non-corrélation ne suffit pas.

Sur le fond, franchement, je ne vois pas pourquoi vous devez impliquer la théorie de l'inférence statistique. Réfléchir si les lectures d'indicateurs ou les signaux sont des événements ou non, si nous avons affaire à des réalisations d'une variable aléatoire ou d'un processus aléatoire, etc. Quoi qu'il en soit, nous devrons vérifier le résultat par l'historique des citations. Le chèque lui-même sera une justification sans formules. Le degré de dépendance des indicateurs n'a pas d'importance. Par exemple, nous voyons souvent des recommandations pour vérifier les signaux de croisement de deux moyennes mobiles par le comportement de la troisième avec une période plus grande. L'environnement développé dans l'article pour vérifier différents indicateurs pourrait donner une réponse directe à la question de savoir s'il y a un effet et lequel.

[Mesaoria]

Vladimir:

L'utilisation de la dérivée première d'un indicateur est donc généralement un bon candidat pour être considéré comme un indicateur indépendant supplémentaire.

Indépendant de quoi ?

[Stanislav Korotky]

Mesaoria:
Indépendant de quoi ?

C'est tiré de l'article. Il s'agissait de l'indépendance des signaux des indicateurs (les uns par rapport aux autres). L'exemple, en effet, était purement théorique, basé sur la non-corrélation (que l'on peut calculer). Nous considérerons que l'hypothèse exprimée sur la non-corrélation des signaux des indicateurs dérivés, bien qu'elle nécessite une vérification, est beaucoup plus probable que la non-corrélation des signaux des indicateurs, construite sur un principe - pour eux nous observons exactement la dépendance et la coïncidence constante.