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Ho letto l'articolo, ma non sono riuscito a inserire un commento, probabilmente non ho abbastanza diritti. È per questo che scrivo qui il commento, che riguarda solo queste parole dell'articolo:
Le correlazioni di queste funzioni e le loro derivate sono zero.
R(cos(x), sin(x)) = 0 (7)
R(cos(x), -sin(x)) = 0
Quindi l'uso della prima derivata dell'indicatore è in generale un buon candidato per essere considerato come un indicatore indipendente aggiuntivo.
Fine della citazione.
Nota: seno e coseno sono legati dalla condizione Sin^2+Cos^2=1 e sono semplicemente calcolati l'uno dall'altro, sono altamente dipendenti. Le condizioni del teorema di Bayes richiedono esattamente l'indipendenza degli eventi, la non correlazione non è sufficiente.
Nel merito, francamente, non vedo perché sia necessario coinvolgere la teoria dell'inferenza statistica. Pensare se le letture degli indicatori o i segnali sono eventi o no, se abbiamo a che fare con realizzazioni di una variabile casuale o di un processo casuale, ecc. In ogni caso, dovremo controllare il risultato in base alla storia delle citazioni. Il controllo stesso sarà una giustificazione senza formule. Non importa quanto siano dipendenti gli indicatori. Per esempio, vediamo spesso raccomandazioni di controllare i segnali di due medie mobili incrociate dal comportamento della terza con un periodo più grande. L'ambiente sviluppato nell'articolo per controllare diversi indicatori potrebbe dare una risposta diretta alla domanda se c'è un effetto e quale effetto.
L'uso della derivata prima di un indicatore è quindi generalmente un buon candidato per essere considerato come un indicatore indipendente aggiuntivo.
Indipendente da cosa?