Statistiques de dépendance entre guillemets (théorie de l'information, corrélation et autres méthodes de sélection de caractéristiques) - page 69
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Voici le résultat.
Un graphique très étrange. Coupé. Il semble que les calculs aient été faits avec une précision limitée.
Exact, j'ai écrit, série quantifiée, ce qui signifie que les rendements ont été arrondis à 2 décimales et deviennent : 0.01 ; 0.02 ; 0.03 ... 1,2. La quantification de la série est nécessaire pour lire l'information réciproque. C'est-à-dire que chaque quantum est un symbole de l'alphabet.
Ensuite, je lis ce que vous avez compté.
Je vois. Que puis-je dire ? Je fais plus confiance au mot "N" qu'au "getch". ;) Au moins, avec Pastukhov, on sait d'où viennent les jambes et quelles sont les idées.
Autocorrélation Corrélation partielle 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
Ces données sont sans intérêt - perte de précision. L'analyse n'est rien, juste un chiffre.
Ce n'est pas un chiffre à la noix. C'est un résultat obtenu à partir d'une série discrète. Essayez la série Close_Returns - elle n'est pas discrète. Voyons si nous pouvons comparer les deux.
Ce n'est pas seulement un chiffre. C'est un résultat dérivé d'une série discrète. Eh bien, essayez de faire une série de Close_Returns - ce n'est pas discret. Voyons si nous pouvons comparer les deux.
Quelle est la différence entre la clause et l'ouvreur ?
Je vais déjeuner et le faire.
Quelle est la différence entre un clown et un ouvreur ?
Je vais déjeuner et le faire.
Bon appétit.
Comme il s'agit de l'indice Dow Jones, savez-vous qu'il présente des écarts presque tous les jours ?
Quelqu'un a-t-il essayé les FARIMA (rangs à intégration fractionnée) ?
hmm, j'ai fait ça - visuellement ça ressemble à ça :
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg
Chaque triangle coloré est le TF de droite à gauche de M1,M5 à MN par rapport à la ligne verticale qui simule la vue de l'observateur de l'histoire, l'histoire sous la forme de plages d'extremum haut et bas/max/min historique.
Je l'ai téléchargé dans Statistica sous forme d'alphabet, oui il y a des sections/mots répétés, même pour 2-3 TF, mais la répétition n'est pas périodique, les périodes de répétition vont de 2 mois à plusieurs années.
Je n'arrive pas à comprendre l'algorithme de construction. Pour les abrutis, je peux ?
Ce n'est pas seulement un chiffre. C'est un résultat dérivé d'une série discrète. Essayez la série Close_Returns - elle n'est pas discrète. Voyons si nous pouvons comparer les deux.
Non merci, encore une méthode écono-numérologique.
Selon votre ouvreur.
Graphique.
Ça semble correspondre à la mienne à l'échelle.
Histogramme :
Il semble que ce soit différent.
ACF
Date : 10/14/12 Heure : 13:48
Echantillon : 1 100
Observations incluses : 100
Autocorrélation Corrélation partielle 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