Statistiques de dépendance entre guillemets (théorie de l'information, corrélation et autres méthodes de sélection de caractéristiques) - page 74

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qu'est-ce que cela peut nous apprendre ? des modèles, à savoir tirer des conclusions des décalages, y a-t-il un modèle cyclique ?
 

Nous (Alexei et Alexei) sommes maintenant d'avis que la mémoire peut remonter des centaines, voire des milliers de barres d'heures dans le passé. Si vous éliminez les fausses "corrélations", vous pouvez voir jusqu'où va réellement la mémoire. Maintenant, le calcul n'est pas tout à fait correct, pour être honnête. Par exemple, la barre zéro dépend de la première barre, et la première respectivement de la deuxième barre, et nous pouvons voir que la barre zéro dépend de la deuxième barre. Mais, la deuxième barre affecte la barre zéro indirectement, à travers la première. Si nous coupons l'influence de la première barre (intermédiaire), nous constatons que la deuxième barre a un effet beaucoup plus faible sur la barre zéro.

Mais cela ne nous amène pas encore à la question de l'exploitation des dépendances restantes. Il se peut qu'il n'y fonctionne pas du tout, ou que son rendement soit très faible. Nous verrons bien.

 
alexeymosc:

Nous (Alexei et Alexei) sommes maintenant d'avis que la mémoire peut remonter des centaines, voire des milliers de barres d'heures dans le passé. Si vous éliminez les fausses "corrélations", vous pouvez voir jusqu'où va réellement la mémoire. Maintenant, le calcul n'est pas tout à fait correct, pour être honnête. Par exemple, la barre zéro dépend de la première barre, et la première respectivement de la deuxième barre, et nous pouvons voir que la barre zéro dépend de la deuxième barre. Mais, la deuxième barre affecte la barre zéro indirectement, à travers la première. Si nous coupons l'influence de la première barre (intermédiaire), nous constatons que la deuxième barre a un effet beaucoup plus faible sur la barre zéro.

Mais cela ne nous amène pas encore à la question de l'exploitation des dépendances restantes. Il se peut qu'il n'y fonctionne pas du tout, ou que son rendement soit très faible. Nous verrons bien.

Je vais garder un œil dessus, je suppose que vous avez regardé les estimations habituelles de l'acf et du chakf, puis vu les gains, vu qu'il n'y avait rien d'utile là-dedans, et commencé à transformer les séries originales en catimini. n'y a-t-il pas de telles façons d'obtenir des analogues non linéaires de l'acf et du chakf ?
 
orb:
et qu'il n'existe pas de moyens d'obtenir des analogues non linéaires de ACF et CHAFC ?

Depuis le début, le sujet porte sur les analogues non linéaires de l'ACF, ou plus précisément sur une fonction présentant des dépendances d'un type arbitraire. J'ai calculé l'ACF, voir les graphiques au tout début du fil (page 1). Il y a là un graphique cyclique qui, curieusement, dépend d'une série de rendements de l'EURUSD presque sans aucune transformation de cette série, si ce n'est la quantification de ses valeurs en 5 ou 7 caractères.

Maintenant, je suis pour ainsi dire conscient de la nécessité de calculer la CHAFC. C'est plus difficile, car je n'ai pas encore d'algorithme prêt, je dois réfléchir. Vous comprenez maintenant ?

 
Quelqu'un sur le forum a-t-il utilisé les arbres de classification ?
 
FAGOTT:
Quelqu'un sur le forum a-t-il utilisé des arbres de classification ?

Ici, on a promis de terminer avec des arbres

 
Viteek:

C'est là qu' ils ont promis de finir avec les arbres

Oui, merci, je le sais, mais ils ne sont pas encore arrivés aux arbres.
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