Statistiche di dipendenza nelle citazioni (teoria dell'informazione, correlazione e altri metodi di selezione delle caratteristiche) - pagina 21
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Alexei si è lasciato sfuggire che non ha elaborato i ritorni.
Comunque sia...
;)
Calcolo dell'informazione reciproca per M5:
Risultato per rendimenti misti casuali:
Confronto:
Anche un confronto delle somme di informazione reciproca. Per la serie originale, la somma su 500 ritardi: 1.08 Bit. Per le serie casuali: 0,29 bit. Una differenza enorme!
Un altro pensiero: per diversi intervalli di tempo, la somma delle informazioni reciproche risulta diversa (ricordo che era 0,6 bit per i giorni). Possiamo provare a trovare la variante massima, usando la conversione dei minuti in intervalli di tempo arbitrari (1,2,3 ... 1000 minuti). Un sacco di calcoli, forse un giorno, ma il risultato sarà interessante.
Un altro pensiero: per diversi timeframe la quantità totale di informazione reciproca è diversa (ricordo che per i giorni era 0,6 Bit). Possiamo provare a trovare la variante massima, usando la conversione dei minuti in intervalli di tempo arbitrari (1,2,3 ... 1000 minuti). Può richiedere fino a 24 ore, ma il risultato sarà interessante.
Quindi dobbiamo trovare la TF con la più alta mutua informazione? - sì, molto interessante!
Ho il sospetto che sia la M1.
Ho il sospetto che sia la M1.
Dubito fortemente che sia l'M1. Non sono stato in grado di ottenere un'insegnabilità accettabile delle griglie su M1.
1. Insegnate le griglie sui vostri indicatori tecnici?
2. Avete provato a selezionare gli ingressi usando le informazioni reciproche?
Non uso indicatori, per niente ultimamente (se si intende il termine "indicatore" come una procedura per convertire un quoziente in una forma che dà meno segnali del numero di barre contenute nel periodo di riferimento).
2. No, ma mi piacerebbe provare se riesco a capire come farlo leggendo questo thread.