alsu : 그렇다면 왜 cf를 가져오지 않겠습니까? 산술, 예를 들어 같은 값의 중앙값? 꼬리가 두꺼운 분포의 경우 이 추정치가 더 좋습니다. Pearson의 CC 공식은 더 복잡할 것이지만(게다가 비선형이 될 것입니다), 여전히 Pearson의 CC가 될 것입니다. 또는 오히려 가능한 추정치 중 하나입니다!
중앙값 CC는 고전적인 것보다 더 복잡하지 않은 것으로 간주됩니다. 거기에는 추가 대신 BP 구성원의 일반적인 정렬이 있습니다. 그리고 반복 공식은 간단합니다.
중앙값 QC의 속성이 하나 더 있습니다. 기존 QC와 달리 IQC는 슬라이딩 창을 변경할 때마다 변경되지 않습니다.
그리고 한 가지 더 주의할 점은 MCC를 계산할 때 분산으로 나누기가 발생한다는 것입니다. 그러나 MO와 같은 분산은 고전적인 것이 아니라 중앙값으로 간주됩니다.
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.
넌센스란 정확히 무엇인가? 가격을 분석하기 전에 로그 값이어야 합니다. 가격 자체를 분석하는 것은 정말 말도 안되는 일입니다. 상관 계수에 관심이 있다면 로그를 취한 후 결과 날짜를 표준화하는 것이 좋습니다.
. 아무것도 기록할 필요가 없습니다. 그리고 가격 자체를 분석해야 합니다. 그들이 있는 방식. 나는 또한 수년간 데이터를 분석할 때 로그를 취하는 경우를 이해합니다. 이것은 큰 확장으로 이해할 수 있지만 1 년 이내에 분석하면 완전히 불필요한 작업입니다. 그녀는 아무것도주지 않습니다. 과학을 제외하고.
. 표준화에 관해서는 모든 것이 일반적으로 이상합니다. 그녀가 필요한 이유는 무엇입니까? 어떤 문제를 해결하려면?
그렇다면 왜 cf를 가져오지 않겠습니까? 산술, 예를 들어 같은 값의 중앙값? 꼬리가 두꺼운 분포의 경우 이 추정치가 더 좋습니다. Pearson의 CC 공식은 더 복잡할 것이지만(게다가 비선형이 될 것입니다), 여전히 Pearson의 CC가 될 것입니다. 또는 오히려 가능한 추정치 중 하나입니다!
중앙값 CC는 고전적인 것보다 더 복잡하지 않은 것으로 간주됩니다. 거기에는 추가 대신 BP 구성원의 일반적인 정렬이 있습니다. 그리고 반복 공식은 간단합니다.
중앙값 QC의 속성이 하나 더 있습니다. 기존 QC와 달리 IQC는 슬라이딩 창을 변경할 때마다 변경되지 않습니다.
그리고 한 가지 더 주의할 점은 MCC를 계산할 때 분산으로 나누기가 발생한다는 것입니다. 그러나 MO와 같은 분산은 고전적인 것이 아니라 중앙값으로 간주됩니다.
가격 BP에 대한 QC와 MCC의 효율성 비교는 수행되지 않았습니다.
가격 VR 간의 선형 관계를 찾는 것이 의미라면 QC를 계산하기 전에 원래 VR의 로그를 취해야 합니다.
또 다른 것은 자금이나 원자재입니다. 거기에서 계절성과 추세를 제거하는 것이 적절합니다.
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.
이 "유행" 고주파 거래는 "주방" DC에서 비하적으로 "삐삐"라고 불렀습니다...
그리고 그들은 끝까지 싸웁니다.
이것은 그들이 거래의 수수료가 아니라 "승객"창고의 배수에서 산다는 것을 의미합니다.
;)
나는 여기에서 이미 이것에 주의를 기울였다고 생각하지만 어쨌든 나는 그것을 말할 것입니다 - 완전한 넌센스.
넌센스란 정확히 무엇인가? 가격을 분석하기 전에 로그 값이어야 합니다. 가격 자체를 분석하는 것은 정말 말도 안되는 일입니다. 상관 계수에 관심이 있다면 로그를 취한 후 결과 날짜를 표준화하는 것이 좋습니다.
또 다른 문제는 상관 관계의 존재가 연결의 존재를 의미하지 않는다는 것입니다.
상관 계수에 관심이 있다면 로그를 취한 후 결과 날짜를 표준화하는 것이 좋습니다.
나는 MO를 0으로 만듭니다. 표준화란 무엇을 의미합니까?
사실, 상관 관계를 계산하기 위해 MO를 0으로 줄이는 것(때로는 분산에서 1까지)은 필요하지 않습니다. VR에 상수를 더하거나 상수를 곱해도 상관관계가 변하지 않기 때문입니다.
이 "유행" 고주파 거래는 "주방" DC에서 비하적으로 "삐삐"라고 불렀습니다...
그리고 그들은 끝까지 싸웁니다.
이것은 그들이 거래의 수수료가 아니라 "승객"창고의 배수에서 산다는 것을 의미합니다.
;)
넌센스란 정확히 무엇인가? 가격을 분석하기 전에 로그 값이어야 합니다. 가격 자체를 분석하는 것은 정말 말도 안되는 일입니다. 상관 계수에 관심이 있다면 로그를 취한 후 결과 날짜를 표준화하는 것이 좋습니다.
. 아무것도 기록할 필요가 없습니다. 그리고 가격 자체를 분석해야 합니다. 그들이 있는 방식. 나는 또한 수년간 데이터를 분석할 때 로그를 취하는 경우를 이해합니다. 이것은 큰 확장으로 이해할 수 있지만 1 년 이내에 분석하면 완전히 불필요한 작업입니다. 그녀는 아무것도주지 않습니다. 과학을 제외하고.
. 표준화에 관해서는 모든 것이 일반적으로 이상합니다. 그녀가 필요한 이유는 무엇입니까? 어떤 문제를 해결하려면?
또 다른 문제는 상관 관계의 존재가 연결의 존재를 의미하지 않는다는 것입니다.
. 다른 질문이 아니라 핵심 질문입니다. 연결의 가능한 특성에 대한 질문 후.