Correlazione zero del campione non significa necessariamente che non ci sia una relazione lineare - pagina 17
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Allora perché non prendere la mediana degli stessi valori invece della media aritmetica? Per una distribuzione con code spesse, questa stima è sicuramente più efficiente. La formula del CQ di Pearson sarebbe più complicata (in più diventerebbe non lineare), ma sarebbe ancora il CQ di Pearson - o meglio, una delle sue possibili stime!
Il QC mediano non è più complicato del QC classico. Solo che al posto dell'addizione c'è l'ordinamento ordinario dei termini BP. E la formula di iterazione è semplice.
Un'altra proprietà del QC mediano è che, a differenza del QC classico, il QC non cambia con ogni spostamento della finestra scorrevole.
E un'altra nota, quando si calcola l'MCC, la varianza è divisa per la varianza. Ma la varianza, così come il MO, non è la varianza classica ma la mediana.
Non ho fatto un confronto tra le efficienze di QC e MQC sui BP di prezzo.
Se il punto è trovare una relazione lineare tra i VR dei prezzi, allora i VR originali dovrebbero essere prolagaritmici prima di calcolare il QC.
L'altro caso è quello dei fondi o delle materie prime. Lì, la rimozione delle stagionalità e degli scambi è appropriata.
HideYourRichess:
На самом деле, и на форе есть нечто, что можно считать "сезонностью" и "трендами". Просто не все это видят. Особенно через маленький обзорный экранчик ДЦ, с пипсовкой.
Questo trading ad alta frequenza "alla moda" è quello che i DC "da cucina" chiamano peggiorativamente "pipsing"...
E lo combattono in tutti i modi possibili.
Quindi - non da commissioni su offerte, ma da affondare depo di un "passeggero" dal vivo.
;)
Penso di non essere l'unico che ha già fatto notare questo, ma continuo a dire che è una sciocchezza.
Che cosa è esattamente una sciocchezza? Prima di analizzare i prezzi, dovrebbero essere logaritmici, perché analizzare i prezzi stessi è davvero senza senso. Se vi interessa il coefficiente di correlazione, allora dopo il logaritmo anche la data risultante dovrebbe essere standardizzata.
Un'altra questione è che la presenza di correlazione non significa che ci sia una relazione.
Se il coefficiente di correlazione è interessante, dopo aver logaritmizzato la data risultante, è una buona idea standardizzare anche questo.
Riportare a zero il MO. È questo che intende per standardizzazione?
È vero, portare a zero il MO (a volte anche la varianza a uno) non è necessario per calcolare la correlazione. Perché la correlazione non cambia quando una costante viene aggiunta o moltiplicata per una costante.
Questo trading ad alta frequenza "alla moda" è quello che i DC "da cucina" chiamano peggiorativamente "pipsing"...
E lo combattono in tutti i modi possibili.
Quindi - non da commissioni su offerte, ma da affondare depo di un "passeggero" dal vivo.
;)
Che cosa è esattamente una sciocchezza? Prima di analizzare i prezzi, dovrebbero essere logaritmici, perché analizzare i prezzi stessi è davvero senza senso. Se vi interessa il coefficiente di correlazione, allora dopo il logaritmo anche la data risultante dovrebbe essere standardizzata.
. Non c'è bisogno di logaritmizzare nulla. Bisogna analizzare i prezzi stessi. Come sono. Posso capire il logaritmo quando si analizzano i dati su molti anni. Questo può essere compreso, con un grande tratto, ma nell'analisi entro un anno - è un'operazione completamente inutile. Non fa nulla. Oltre ad essere quasi scientifico.
. Il problema della standardizzazione è che è strano. A cosa serve? Per quali compiti?
Un'altra questione è che la presenza di correlazione non significa che ci sia una relazione.
. Questa non è un'altra domanda - è la domanda principale. Dopo la domanda sulla possibile natura della connessione.