Da teoria à prática - página 462
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não realmente, permite separar componentes periódicos...
aautocorrelação, bem como a correlação, não são aplicáveis a tempos não estacionários
autocorrelação, bem como correlação não são aplicáveis a tempos não estacionários
Quem está impedindo que você a use?
Sobreavaliação, Spearman não é melhor.
A sobreavaliação sai, o Spearman também não é melhor
e quem impede a sua aplicação?
Não quem, mas o quê - entendendo o simples fato de que estamos lidando com um valor de amostra que só faz sentido (converge para algo à medida que o tamanho da amostra aumenta) quando ela está estacionária.
Não quem, mas o quê - uma compreensão do simples fato de que estamos lidando com um valor de amostra que só faz sentido (converge para algo à medida que o tamanho da amostra aumenta) quando está estacionário.
ACF faz sentido para qualquer sinal, mesmo não estacionário.
Não. Para não estacionário, faz sentido falar de um QF que dependerá de duas variáveis, não uma, como o ACF. É possível de alguma forma (de muitas maneiras diferentes) transformar este QF em algo que depende de uma variável. Mas não a chame de ACF - não confunda a si mesmo e aos outros.
Não. Para não estacionários, faz sentido falar de um QF que dependerá de duas variáveis, não uma, como o ACF. É possível de alguma forma (de muitas maneiras diferentes) transformar este QF em algo que depende de uma variável. Mas você não deve chamá-lo de ACF - não é preciso confundir a si mesmo e aos outros.
Na verdade, não. ACF neste caso é simplesmente a clássica convolução de qualquer sinal em algum segmento limitado com sua cópia.
Não há nada de anormal nisso, nem há motivo para pânico.
De quantas variáveis a ACF depende não desempenha um papel aqui.
(converge para algo com tamanho de amostra crescente) apenas na estacionaridade.
tudo converge para algo, o que quer que você conte, existe a teoria dos números, mesmo que ela tenha regularidades, que aparecem com uma grande amostra de valores, embora ela (teoria dos números) não estude nenhum processo físico ou outro
Uma necessidade da função de autocorrelação para mais de um parâmetro foi mencionada no fio, é uma pesquisa do campo de campos, duvido que uma função discreta na escala de tempo (série de preços) valha a pena ser considerada por um campo
E em geral, a análise de correlação de uma função não periódica, o que ela deve mostrar? A análise de correlação em uma função periódica mostrará a distribuição do espectro de freqüência, e o que a análise de correlação do gráfico de preços deve mostrar?
Encontrei uma boa leitura sobre o assunto, muito semelhante ao livro didático que estudei há 20 anos atrás http://scask.ru/book_brts.php?id=16
tudo converge para algo, o que quer que você conte, existe a teoria dos números, mesmo que ela tenha regularidades que aparecem em uma grande amostra de valores, embora ela (teoria dos números) não estude nenhum processo físico ou outro
Uma necessidade da função de autocorrelação para mais de um parâmetro foi mencionada no fio, é uma pesquisa do campo de campos, duvido que uma função discreta na escala de tempo (série de preços) valha a pena ser considerada por um campo
E em geral, a análise de correlação de uma função não periódica, o que ela deve mostrar? A análise de correlação em uma função periódica mostrará a distribuição do espectro de freqüência, e o que a análise de correlação do gráfico de preços deve mostrar?
Precisamos de uma medida de "memória" - um valor numérico específico da dependência dos incrementos de preço uns dos outros na janela de tempo deslizante.
Isto permite dizer se a soma dos incrementos naquela janela forma ou não um número pertencente à distribuição gaussiana.
Na verdade, a ACF é o Graal, pessoal! Mostra se estamos em uma área de tendência ou plana.
Você só tem que aprender a calcular corretamente - é isso que estou fazendo agora...