Correlazione zero del campione non significa necessariamente che non ci sia una relazione lineare - pagina 16

 
Privat, ti sbagli.
 
In cosa?
 

L'uso di una finestra scorrevole è un principio di base della teanalisi, nessuno conta nulla su tutti i dati perché non è realistico in linea di principio. È lo stesso con il DSP.

La tua funzione di autocorrelazione mostra diversi valori di correlazione con diversi parametri (offset della finestra, lunghezza della finestra (o qualcosa del genere, non sono entrato nei dettagli)). Utilizza anche una finestra scorrevole. La funzione disegna i valori di autocorrelazione per un punto di dati, nessuno le impedisce di spostare la finestra e calcolare i valori per ogni barra, ma deve essere disegnata una trama tridimensionale.

La definizione di autocorrelazione può essere ottenuta da Yandex. Tutto è molto più semplice di quanto sembri.

Non voglio dimostrare e discutere, perché è inutile, basta prendere nota.

 
Prival:

È CHIARO?

è chiaro?

C'è una categoria di persone che non spingono l'idea, ma loro stessi, caldamente amati. Più il concetto è delirante, più il processo di autopromozione ha successo. hrenfx ha pensato qualcosa (molto probabilmente di valore) e questo pensiero ha chiamato termini ampiamente conosciuti e stabiliti. È impossibile spiegargli che questo non è permesso, perché si sta facendo pubblicità, e tutto il ramo non ha niente a che vedere con le correlazioni. Hrenfx scrive di se stesso e il resto di noi scrive di correlazione, perché ci siamo fatti prendere da questo? Solo perché non è stato bandito in tempo con l'ammonizione: "Leggere qualche libro".

 
Prival:

1. si prende un pezzo di 100 barre e lo si confronta con un pezzo di 100 barre. non c'è altro modo. Il QC non può essere calcolato su array di diversa lunghezza.

Non sbattere le palpebre. per tutte le 100.000 battute. Spell it out ACF è un confronto di BP con se stesso, non con un pezzo di se stesso. È con LUI.

Quello che 100 barre o 100 mila è ancora un campione, non l'intera BP. E qui, spetta a qualcuno decidere quale lunghezza di campionamento utilizzare. Il risultato è lo stesso - autocorrelazione su un campione, anche se i numeri possono essere molto diversi.

Circa l'intestazione - la correlazione sul campione non dice molto. La correlazione è zero solo per serie stazionarie infinite indipendenti, cioè è un'astrazione che non può essere vista nella vita reale, ma bisogna comunque saperlo.

 
Integer:

La funzione disegna i valori di autocorrelazione per un punto di dati, nessuno impedisce a nessuno di spostare la finestra e calcolare i valori per ogni barra, solo un grafico 3D dovrà essere disegnato.

Ho scritto uno script che prepara i dati per Mathcad per la visualizzazione 3D. In allegato lo script e il file Mathcad.

Questo è l'aspetto dei cambiamenti del QC per EURUSD e GBPUSD dall'inizio di ottobre:

File:
 
Integer:

La tua funzione di autocorrelazione mostra diversi valori di correlazione con diversi parametri {...}

Questo è il punto, non è la sua funzione di autocorrelazione:-). C'è una chiara definizione di ACF.
Sarei solo d'accordo che mostra qualcosa di incomprensibile :-) /dalla mancanza di pratica in DSP
 
Integer:

L'uso di una finestra scorrevole è un principio di base della teanalisi, nessuno conta nulla su tutti i dati perché non è realistico in linea di principio. È lo stesso con il DSP.

La tua funzione di autocorrelazione mostra diversi valori di correlazione con diversi parametri (offset della finestra, lunghezza della finestra (o qualcosa del genere, non sono entrato nei dettagli)). Utilizza anche una finestra scorrevole. La funzione disegna i valori di autocorrelazione per un punto di dati, nessuno le impedisce di spostare la finestra e calcolare i valori per ogni barra, ma deve essere disegnata una trama tridimensionale.

La definizione di autocorrelazione può essere ottenuta da Yandex. Tutto è molto più semplice di quanto sembri.

Non voglio dimostrare e discutere, perché è inutile, basta prendere nota.


Ricevuto.

Qui c'è più dettaglio, può non essere tridimensionale, ma è esattamente quello che dici

https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page5#50590

stavamo costruendo questo ACF.

compositore, Candido, il matematico ci ha tenuto d'occhio là in fondo al ramo e l'ha controllato tramite FFT . Naturalmente dipende dalla dimensione della finestra (campione) e dallo spostamento

https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page16

Se qualcuno è interessato ha gli indicatori lì.

Dmitry, non sono un assassino di idee. Sono contrario all'uso di termini che sono ben noti e che tuttavia hanno un significato diverso (altra matematica). In questo modo...

non ci capiamo. Dopo tutto, il più delle volte, è questo malinteso la ragione per cui tutto accade.

Giudicate voi stessi, ha scritto l'indicatore e l'ha aggiunto al codebase e ha dimostrato che c'è una correlazione. Molte grazie a lui. Ho anche fatto qualcosa di simile https://www.mql5.com/ru/forum/107695 la correlazione a 24 ore di ritardo. Sono passati due anni e questa correlazione esiste ancora. Ho notato che nella ripartizione piatta mattutina molte persone usano questa idea.

È brutto? No, è fantastico, è perfetto. Ma non si può mettere tutti sul forum di passaggio (compreso Pirson) lui è l'unico che ci azzecca e lo capisce, mentre noi siamo tutti imbranati.

Ha accusato tutti, quindi voi, di non aver mai calcolato il CC, di averlo codificato in modo errato, e se avete codificato qualcosa, lo avete applicato in modo errato... Sono contrario, non potete farlo.

Z.U. e sono incazzato nero. Giusto per mettere il matcad (e mostrarmi cosa c'è di sbagliato), ho strappato Windows 7 ieri, ma ho dimenticato che MT5 memorizza tutto sul disco C per default (anche se è su D)... 4 mesi di lavoro, sprecato, unformat non ha aiutato, e nessuna copia... ((

 
jartmailru:
Questo è il punto, non è la sua funzione di autocorrelazione :-). C'è una chiara definizione di ACF.
Tranne che mostra qualcosa di incomprensibile :-) /dalla mancanza di pratica in DSP
Ma una chiara definizione di Coefficiente di Correlazione e ACF non è un impedimento al fatto che ci sono diverse formule per la loro stima che darebbero risultati diversi. Per esempio, la definizione del coefficiente di correlazione di Pearson include l'operatore di aspettativa e in pratica tutti lo calcolano come la media aritmetica di un certo numero di conteggi di un'espressione sub-operatore. Ma chi dice che questo metodo è l'unico corretto? Dopo tutto, è, continuo a ripetere, il migliore solo se assumiamo una distribuzione normale degli errori, il che è fondamentalmente sbagliato nel caso del mercato. Allora perché non prendere invece della media aritmetica, diciamo, la mediana degli stessi valori? Per una distribuzione con code spesse, questa stima è sicuramente più efficiente. La formula del CQ di Pearson sarebbe più complicata (e anche non lineare), ma sarebbe comunque il CQ di Pearson - o meglio, una delle sue possibili stime!
 
Prival:

Niente, tutto sarà ripristinato, e cento volte meglio). In realtà di tanto in tanto pratico uno smantellamento completo del terminale con la cancellazione di tutti i programmi che ho scritto. Di solito, quando c'è una nuova idea ed è necessario sbarazzarsi di husky. Ma archivio tutto in anticipo, naturalmente) E se ho qualcosa di prezioso e utile nel vecchio archivio, non ci vorrà molto per tirarlo fuori quando ne avrò bisogno.