引用における依存性統計(情報理論、相関などの特徴選択法) - ページ 70 1...636465666768697071727374 新しいコメント СанСаныч Фоменко 2012.10.14 07:54 #691 Klousに移行する チャート 開幕戦の関係でグラフが違う 記述統計 そして、スタッツが違う。すごいですね。オープンとクロウは同じ価値観だとずっと思っていた。 ACF 日付: 10/14/12 時間: 13:53 サンプル:1 100 含まれる観測データ:99 自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob .|* |00 .|* 1 0.077 0.077 0.6031 0.437 .|..| .|.. 2 -0.038 -0.044 0.7502 0.687 .|. | .|. 3 -0.038 -0.032 0.9001 0.825 *|...| *|...| 4 -0.181 -0.178 4.3327 0.363 .|..| .|.. 5 -0.013 0.012 4.3511 0.500 .|..| .|..| 6 -0.017 -0.034 4.3810 0.625 *|...| *|...| 7 -0.127 -0.139 6.1421 0.523 .|...| .|... 8 0.048 0.035 6.3987 0.603 .|* | .|. 9 0.086 0.069 7.2140 0.615 .|...| .|... 10 0.011 -0.015 7.2283 0.704 *|...| *|...| 11 -0.089 -0.136 8.1289 0.702 .|* |00 .|* 12 0.095 0.143 9.1596 0.689 .|..| .|... 13 -0.014 -0.019 9.1816 0.759 .|. | .|. 14 -0.016 -0.039 9.2132 0.817 .|...| .|... 15 0.026 0.013 9.2908 0.862 *|...| .|...| 16 -0.092 -0.035 10.308 0.850 *|...| *|...| 17 -0.107 -0.129 、11.703 0.818 .|. | *|. | 18 -0.062 -0.101 12.175 0.838 *|...| .|...| 19 -0.100 -0.053 13.422 0.816 .|... *|... 20 -0.049 -0.091 13.727 0.844 .|...| .|... 21 0.062 -0.009 14.223 0.860 .|. | .|. 22 0.011 -0.042 14.239 0.893 .|...| .|... 23 0.040 0.016 14.445 0.913 .|...| .|... 24 0.049 -0.029 14.770 0.927 *|...| *|...| 25 -0.074 -0.081 15.512 0.929 .|.|.| .|.|. 26 -0.047 -0.037 15.813 0.941 .|.|.| .|.|. 27 0.050 0.045 16.158 0.950 .|...| .|... 28 0.022 0.023 16.223 0.962 .|...| .|... 29 0.035 0.006 16.401 0.971 .|.|.| .|.|. 30 -0.010 -0.027 16.415 0.979 .|* |00 .|* 31 0.099 0.140 17.863 0.971 .|...| .|... 32 0.021 -0.006 17.928 0.979 .|...| .|... 33 0.049 0.028 18.285 0.982 *|...| *|...| 34 -0.094 -0.089 19.632 0.977 *|...| *|...| 35 -0.136 -0.105 22.506 0.949 .|* | .|.| 36 0.080 0.039 23.528 0.946 そして、ACFは違います。 まあいいや、結論が出るのを待ってるよ。 Dependency statistics in quotes Any questions from newcomers I want to build Alexey Burnakov 2012.10.14 07:59 #692 今回、特別にシリーズを用意しました。その差をx(t)/x(t-1) - 1と数える。 Alexey Burnakov 2012.10.14 07:59 #693 クローズを使っています。 СанСаныч Фоменко 2012.10.14 08:14 #694 alexeymosc: 今回、特別にシリーズを用意しました。その差をx(t)/x(t-1) - 1と数える。 計算しました。上記をご参照ください。 Igor Makanu 2012.10.14 08:24 #695 VNG: ビルドのアルゴリズムがわからない。任意の長さのアルファベット(このスクリーンショットでは24ビット)を用いて、以下のように符号化します。 赤は最小値=1、青は最大値=0に更新されたことを意味します。 そして、それぞれのTFについて。 高いTFのトレンドが「より重要である」という記述を確認したところ、それは部分的には正しいのですが、今のところ明確なルールは見当たりません。 Alexey Burnakov 2012.10.14 08:31 #696 faa1947: 計算される。上記をご参照ください。 自分でやるわ、あんたはちょっと理解しがたいけど。 СанСаныч Фоменко 2012.10.14 08:39 #697 alexeymosc: 自分でやるわ、あんたはちょっと理解しがたいけど。 説明する用意がある。 Alexey Burnakov 2012.10.14 08:45 #698 close(t) / close(t-1) - 1の系列の統計。 close(t) / close(t-1) - 1の統計値を小数点以下2桁で四捨五入しています。 ACFは非常によく似ています。しかし、線形関係はわずかである。 Alexey Burnakov 2012.10.14 08:49 #699 ここで、ゼロバーと250ラグの相関が相互情報量によってどれだけ明確に明らかにされるかを比較してみましょう。グラフは、定量化された系列と、同じ分布を持つランダムな系列との比較を示している。 СанСаныч Фоменко 2012.10.14 08:51 #700 alexeymosc: ここで、ゼロバーと250ラグの相関が相互情報量によってどれだけ明確に明らかにされるかを比較してみましょう。グラフは、定量化された系列と、同じ分布を持つランダムな系列との比較を示している。 左の数字が意味するもの 1...636465666768697071727374 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか? Googleでログイン
Klousに移行する
チャート
開幕戦の関係でグラフが違う
記述統計
そして、スタッツが違う。すごいですね。オープンとクロウは同じ価値観だとずっと思っていた。
ACF
日付: 10/14/12 時間: 13:53
サンプル:1 100
含まれる観測データ:99
自己相関 偏相関 AC PAC Q-Stat Prob
.|* |00 .|* 1 0.077 0.077 0.6031 0.437
.|..| .|.. 2 -0.038 -0.044 0.7502 0.687
.|. | .|. 3 -0.038 -0.032 0.9001 0.825
*|...| *|...| 4 -0.181 -0.178 4.3327 0.363
.|..| .|.. 5 -0.013 0.012 4.3511 0.500
.|..| .|..| 6 -0.017 -0.034 4.3810 0.625
*|...| *|...| 7 -0.127 -0.139 6.1421 0.523
.|...| .|... 8 0.048 0.035 6.3987 0.603
.|* | .|. 9 0.086 0.069 7.2140 0.615
.|...| .|... 10 0.011 -0.015 7.2283 0.704
*|...| *|...| 11 -0.089 -0.136 8.1289 0.702
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*|...| .|...| 16 -0.092 -0.035 10.308 0.850
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.|. | *|. | 18 -0.062 -0.101 12.175 0.838
*|...| .|...| 19 -0.100 -0.053 13.422 0.816
.|... *|... 20 -0.049 -0.091 13.727 0.844
.|...| .|... 21 0.062 -0.009 14.223 0.860
.|. | .|. 22 0.011 -0.042 14.239 0.893
.|...| .|... 23 0.040 0.016 14.445 0.913
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.|...| .|... 29 0.035 0.006 16.401 0.971
.|.|.| .|.|. 30 -0.010 -0.027 16.415 0.979
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.|* | .|.| 36 0.080 0.039 23.528 0.946
そして、ACFは違います。
まあいいや、結論が出るのを待ってるよ。
今回、特別にシリーズを用意しました。その差をx(t)/x(t-1) - 1と数える。
任意の長さのアルファベット(このスクリーンショットでは24ビット)を用いて、以下のように符号化します。
赤は最小値=1、青は最大値=0に更新されたことを意味します。
そして、それぞれのTFについて。 高いTFのトレンドが「より重要である」という記述を確認したところ、それは部分的には正しいのですが、今のところ明確なルールは見当たりません。
計算される。上記をご参照ください。
自分でやるわ、あんたはちょっと理解しがたいけど。
close(t) / close(t-1) - 1の系列の統計。
close(t) / close(t-1) - 1の統計値を小数点以下2桁で四捨五入しています。
ACFは非常によく似ています。しかし、線形関係はわずかである。
ここで、ゼロバーと250ラグの相関が相互情報量によってどれだけ明確に明らかにされるかを比較してみましょう。グラフは、定量化された系列と、同じ分布を持つランダムな系列との比較を示している。
ここで、ゼロバーと250ラグの相関が相互情報量によってどれだけ明確に明らかにされるかを比較してみましょう。グラフは、定量化された系列と、同じ分布を持つランダムな系列との比較を示している。