Statistiques de dépendance entre guillemets (théorie de l'information, corrélation et autres méthodes de sélection de caractéristiques) - page 5
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La première étape, extrêmement vague, est la détrition. On m'a reproché de poster des graphiques, mais il en découle que la méthode utilisée dans ce fil de discussion pour obtenir le résidu n'a aucun sens, car les statistiques de ce résidu sont aussi mauvaises que celles de la série originale.
Vous devez lire le titre du sujet. Connaissez-vous le concept de sélection des caractéristiques ? Il s'agit d'appliquer la corrélation linéaire et non linéaire et d'autres méthodes statistiques pour sélectionner des variables porteuses d'informations sur l'état des barres zéro ou futures.
J'essaie d'aborder le sujet sans lui imposer de limites, de conventions ou de théories subjectives.
Ensuite, allez dans un jardin d'enfants, où il n'y a pas de théories, mais où les gens sont éduqués.
Et si des gens comme vous ici sont instruits, je leur conseillerais de s'asseoir à nouveau derrière un bureau.
Comédien
Et qu'est-ce qui empêche de le faire en matière de retour ? Elle peut être discrétisée, c'est une variable aléatoire. Un objet tout à fait décent pour l'application de la théorie de l'information. Quelle recherche d'identité peut-il y avoir ? Vous jouez un jeu de guerre, ma chère...
faa1947 : Pour moi, TI concerne le codage et le cryptage et le processus inverse. Ici, on essaie de déduire des informations réellement significatives sur la base de formules, censées provenir de TI. Pour de telles opérations, il existe d'autres sciences qui, outre l'analyse, prouvent que nous voyons réellement ce que nous voyons, et non un fantôme que seul l'auteur du sujet voit.
Et pour moi, dans cette tâche, TI est avant tout un outil d'exploration des données. Ce qu'il faut faire avec ces données est une autre question. L'important est que nous voyons réellement quelque chose qui n'est pas visible à l'œil nu. Et de quelles autres sciences parlez-vous ?
L 'article conclut qu'il existe des corrélations statistiques entre les incréments de cotation. L'une de ces dépendances est bien connue : la dépendance de la variance conditionnelle des incréments (d[t]) par rapport à la valeur des incréments précédents (r[t-1], r[t-2], ...) et des variances (d[t-1], ... ).
La raison de cette dépendance statistique est probablement la volatilité.
Cela ressemble à GARCH(p, q). De quels ordres du modèle pouvons-nous parler ?
Et comment voyez-vous la volatilité là-bas, s'il ne s'agissait que de rendements ?
Au fait, le livre sur les semi-invariants que vous m'avez conseillé peut être très utile pour établir l'ordre de dépendance.
Sans vouloir offenser les participants actifs du sujet. Ça me rappelle la blague sur l'avion avec toutes les piscines et les salles de sport et autres. "Et maintenant, avec tout ça, nous allons essayer de décoller". La question n'est pas oiseuse, quel est l'aspect application ? Autrement dit, à quel moment le passage de la théorie à la pratique est-il prévu ?
Diapositives, diapositives... ) Il s'agit également d'une anecdote.