Estatísticas de dependência entre aspas (teoria da informação, correlação e outros métodos de seleção de características) - página 69
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Aqui está o resultado.
Um gráfico muito estranho. Aparado. Parece que os cálculos foram feitos com precisão limitada.
Certo, escrevi, série quantizada, o que significa que os retornos foram arredondados para 2 casas decimais e se tornaram: 0,01; 0,02; 0,03 ... 1,2. A quantificação da série é necessária a fim de ler as informações recíprocas. Ou seja, cada quantum é um símbolo do alfabeto.
A seguir li o que você contou.
Estou vendo. Bem, o que posso dizer - eu de alguma forma confio mais na palavra N do que na palavra getch. ;) Pelo menos com Pastukhov é claro de onde as pernas crescem e quais são as idéias.
Autocorrelação Correlação Parcial AC PAC Q-Stat Prob
| | | 1 -0.059 -0.059 11.332 0.001
| | | 2 -0.053 -0.057 20.704 0.000
| | 3 0.025 0.019 22.820 0.000
| | 4 0.005 0.005 22.908 0.000
| | 5 -0.062 -0.059 35.486 0.000
| | 6 0.007 -0.000 35.639 0.000
| | | 7 -0.038 -0.045 40.475 0.000
| | 8 0.032 0.030 43.845 0.000
| | 9 -0.007 -0.008 44.004 0.000
| | 10 0,025 0,026 46,003 0,000
| | | 11 -0.033 -0.032 49.674 0.000
| | 12 0,048 0,043 57,372 0,000
| | 13 0.002 0.006 57.382 0.000
| | 14 -0.032 -0.028 60.736 0.000
| | 15 -0.033 -0.033 64.288 0.000
| | 16 0,047 0,034 71,425 0,000
| | 17 -0.004 0.007 71.469 0.000
| | 18 -0.039 -0.037 76.462 0.000
| | 19 -0.004 -0.008 76.520 0.000
| | 20 0.017 0.004 77.426 0.000
| | | 21 -0.046 -0.040 84.377 0.000
| | 22 0.020 0.013 85.636 0.000
| | 23 0.006 0.006 85.767 0.000
| | 24 -0.010 -0.010 86.089 0.000
| | | 25 -0.001 -0.004 86.090 0.000
| | | 26 -0.022 -0.028 87.663 0.000
| | 27 0.025 0.031 89.677 0.000
| | | 28 -0.022 -0.028 91.250 0.000
| | 29 0,028 0,029 93,841 0,000
| | 30 0.009 0.011 94.135 0.000
| | 31 0.007 0.015 94.290 0.000
| | 32 0.004 0.001 94.350 0.000
| | | 33 -0.007 -0.009 94.501 0.000
*| | *| | 34 -0.092 -0.085 122.33 0.000
| | | 35 0.010 -0.006 122.66 0.000
| | | 36 0,008 0,003 122,89 0,000
Estes dados não são de interesse - perda de precisão. A análise não é nada, apenas uma figura.
Não é uma figura de merda. É um resultado obtido a partir de uma série discreta. Experimente a série Close_Returns - não é discretizada. Vamos ver se podemos comparar os dois.
Não se trata apenas de um número. É um resultado derivado de uma série discreta. Bem, tente fazer uma série Close_Returns - não é discreta. Vamos ver se podemos comparar os dois.
Qual é a diferença entre a cláusula e o abridor?
Almoçarei e o farei.
Qual é a diferença entre um palhaço e um abridor?
Almoçarei e farei isso.
Bon appetit.
Por ser o índice Dow Jones, você está ciente de que ele tem lacunas quase dia sim, dia não?
Alguém experimentou FARIMA (filas fracionariamente integradas)?
hmm, fez isto - visualmente parece com isto:
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/6038b20b9bfbd1e06c08e649623cca4b.jpg
http://imglink.ru/pictures/14-10-12/47b7615b511f6b8a6f3b638a2fcda38b.jpg
Cada triângulo colorido é o TF da direita para a esquerda de M1,M5 a MN em relação à linha vertical que simula a visão do observador sobre a história, a história na forma de gamas de extremo alto e baixo / máximo histórico/min
Eu o carreguei no Statistica em forma de alfabeto, sim, há seções/palavras repetidas, mesmo para 2-3 TFs, mas a repetição não é periódica, os períodos de repetição são de 2 meses a vários anos
Não consigo entender o algoritmo de construção. Para os burros, eu posso?
Não se trata apenas de um número. É um resultado derivado de uma série discreta. Experimente a série Close_Returns - não é discretizada. Vamos ver se podemos comparar os dois.
Não obrigado, outro método econômico-numerológico.
De acordo com seu abridor.
Gráfico.
Parece combinar a minha com a escala.
Histograma:
Parece ser diferente.
ACF
Data: 14/10/12 Hora: 13:48
Amostra: 1 100
Observações incluídas: 100
Autocorrelação Correlação Parcial AC PAC Q-Stat Prob
.|. | .|. |. 1 0.003 0.003 0.0011 0.973
.|. | .|. |. 2 0.044 0.044 0.2010 0.904
*|. | *|. | 3 -0.134 -0.134 2.0784 0.556
.|. | .|. | 4 -0.036 -0.037 2.2153 0.696
|. | *|. | 5 -0.119 -0.109 3.7253 0.590
.|* | |00 .|* |01 6 0.115 0.104 5.1554 0.524
|. | *|. | 7 -0.095 -0.102 6.1521 0.522
.|. | .|. | 8 0.007 -0.029 6.1581 0.630
|. | .|. | 9 -0.067 -0.045 6.6632 0.672
.|* | |00 .|* 10 0.108 0.087 7.9741 0.631
.|. | .|. |. 11 -0.007 0.006 7.9799 0.715
.|. | .|. | 12 0.046 -0.008 8.2211 0.768
.|. | .|* | |01 13 0,066 0,106 8,7253 0,793
.|. | .|. |. 14 0.060 0.051 9.1477 0.821
.|. | .|. | 15 -0.043 -0.015 9.3658 0.858
*|. | *|. | 16 -0.101 -0.122 10.603 0.833
.|. | .|. | 17 -0.040 0.009 10.804 0.867
|. | *|. | 18 -0.102 -0.089 12.106 0.842
.|. | .|. | 19 -0.034 -0.058 12.253 0.875
.|. | .|. | 20 0.026 0.002 12.336 0.904
.|. | *|. | 21 -0.045 -0.076 12.600 0.922
.|. | .|. | 22 -0,001 0,004 12,600 0,944
.|* | .|. | 23 0.110 0.070 14.204 0.921
.|. | .|. | 24 0.026 0.011 14.296 0.940
.|. | .|. | 25 -0.020 -0.050 14.348 0.955
.|. | .|. | 26 0.042 0.061 14.590 0.964
.|. | .| | | 27 0.051 0.077 14.958 0.970
|. | .|. | 28 -0.070 -0.060 15.652 0.971
.|. | .|. | 29 0.017 0.037 15.694 0.979
.|. | .|. | 30 -0.037 -0.002 15.889 0.984
.|. | .|. | 31 0.013 0.057 15.915 0.989
.|. | .|. | 32 -0.013 -0.014 15.941 0.992
.|. | .|. | 33 0.011 -0.038 15.960 0.995
.|. | .|. | 34 -0.041 -0.033 16.224 0.996
.|. | .|. | 35 -0.011 -0.027 16.244 0.997
.|. | .|. | 36 -0.017 -0.036 16.289 0.998