Statistiche di dipendenza nelle citazioni (teoria dell'informazione, correlazione e altri metodi di selezione delle caratteristiche) - pagina 5

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faa1947:


Il primo passo, estremamente vago, è il detrending. Sono stato rimproverato per aver postato dei grafici, ma ne consegue che il metodo usato in questo thread per ottenere il residuo non ha senso, perché le statistiche di quel residuo sono pessime come le statistiche della serie originale.



Dovresti leggere il titolo dell'argomento. Avete familiarità con il concetto di Feature Selection? Si tratta di applicare la correlazione lineare e non lineare e altri metodi statistici per selezionare le variabili che portano informazioni sullo stato delle barre zero o future.
 
alexeymosc:

Cerco di avvicinarmi all'argomento senza imporre limiti soggettivi, convenzioni o teorie

Allora vai in un asilo, dove non ci sono teorie, ma qui la gente viene educata

 
Non c'è bisogno di trollare l'argomento. È solo che nella sua linea di lavoro e istruzione non ha mai sentito parlare di Data Mining.
 
E se le persone come te sono istruite, gli consiglierei di tornare a scuola.
 
alexeymosc:
E se le persone come voi qui sono istruite, consiglierei loro di sedersi di nuovo dietro una scrivania.

Comico
 
HideYourRichess: E ho una contro-domanda, l'applicabilità dell'assiomatica del termine informazione, che opera TI, relativa al mercato è già stata stabilita? Cioè, per discutere su quale informazione non è affatto necessaria, è necessario provare sulla nozione di informazione da TI all'oggetto reale. Se si trova un'identità, allora l'applicazione di tutte le conquiste di TI è giustificata. Se non lo è, non lo è.

E cosa impedisce di farlo rispetto al ritorno? Può essere discretizzato, è una variabile casuale. Un oggetto abbastanza decente per l'applicazione della teoria dell'informazione. Quale ricerca di identità può esserci? Stai facendo un gioco di guerra, mia cara...

faa1947: Per me TI riguarda la codifica e la crittografia e il processo inverso. Qui si cerca di ricavare alcune informazioni effettivamente significative sulla base di formule, presumibilmente da TI. Per tali operazioni, ci sono altre scienze, che oltre all'analisi provano anche che vediamo realmente ciò che vediamo, e non qualche fantasma, che solo l'autore del tema vede.

E per me in questo compito TI è soprattutto uno strumento per il datamining. Cosa fare con questi dati è un'altra questione. L'importante è che si veda davvero qualcosa che non è visibile a occhio nudo. E di quali altre scienze parla?

L 'articolo conclude che ci sono correlazioni statistiche tra gli incrementi delle quotazioni. Una di queste dipendenze è ben nota - la dipendenza della varianza condizionata degli incrementi (d[t]) dal valore degli incrementi precedenti (r[t-1], r[t-2], ...) e dalle varianze (d[t-1], ... ).

La ragione per trovare la dipendenza statistica era molto probabilmente la volatilità.

Sembra GARCH(p, q). Di quali ordini del modello possiamo parlare?

E come vede la volatilità lì, se si trattasse solo di rendimenti?

A proposito, il libro sui semi-invarianti che mi hai consigliato può essere molto utile per stabilire l'ordine di dipendenza.

 
Mathemat, ci sono molti altri modelli di volatilità oltre a un mucchio di modifiche dell'arco. Per garch l'ordine più comunemente usato è 1;1, ma non aspettatevi buoni risultati da un tale modello
 
(1,1) è decisamente ridicolo. Soprattutto se si considera che le dipendenze sono state trovate a ritardi di almeno centinaia (anche se questo è per l'informazione reciproca media).
 
Senza offesa per i partecipanti attivi dell'argomento. Mi ricorda la barzelletta sull'aereo con tutte le piscine, le palestre e il resto. "E ora con tutta questa roba cercheremo di decollare". La domanda non è oziosa, qual è l'aspetto applicativo? Cioè, a che punto è previsto il passaggio dalla teoria alla pratica?
 
sayfuji:
Senza offesa per i partecipanti attivi dell'argomento. Mi ricorda la barzelletta sull'aereo con tutte le piscine, le palestre e il resto. "E ora con tutta questa roba cercheremo di decollare". La domanda non è oziosa, qual è l'aspetto applicativo? Cioè, a che punto è previsto il passaggio dalla teoria alla pratica?

Scivoli, scivoli... ) Anche questo viene da un aneddoto.
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