Задача по теории вероятности - страница 12

 

Прочел статью, но вставить комментарий не сумел, наверное, прав мало. Поэтому замечание пишу здесь. Оно касается только этих слов статьи:

Корреляции этих функций и их производных равны нулю.

R(cos(x), sin(x)) = 0 (7)

R(cos(x), -sin(x)) = 0

Поэтому использование первой производной от индикатора является в общем случае хорошим кандидатом на рассмотрение в качестве дополнительного независимого индикатора.

Конец цитаты.

Замечание: Синус и косинус связаны условием Sin^2+Cos^2=1 и просто вычисляются друг из друга, они сильно зависимы. Условия теоремы Байеса требуют именно независимости событий, некоррелированности недостаточно.

По существу вопроса, честно говоря, я не понимаю, зачем нужно привлекать теорию статистического вывода. Думать, являются ли показания индикаторов или их сигналы событиями или нет, имеем ли мы дело с реализациями случайной величины или случайного процесса и пр. Все равно ведь придется по истории котировок проверять результат. Сама проверка и будет обоснованием, без привлечения формул. Какая разница, насколько показатели зависимы. Например, часто встречаются рекомендации проверять сигналы от пересечения двух скользящих средних по поведению третьей, с большим периодом. Разработанная в статье среда проверки разных индикаторов могла бы дать прямой ответ на вопрос, есть ли от этого эффект и какой.

 
Vladimir:


Поэтому использование первой производной от индикатора является в общем случае хорошим кандидатом на рассмотрение в качестве дополнительного независимого индикатора.

Независимым от чего?
 
Mesaoria:
Независимым от чего?
Это из статьи. Речь шла о независимости сигналов индикаторов (друг от друга). Пример, действительно, был чисто теоретический, основанный на некоррелированности (которую мы можем посчитать). Будем считать, что высказанное предположение о некоррелированности сигналов от производных индикаторов хотя и требует проверки, но гораздо более вероятное, чем некореллированность сигналов индикаторов, построенных на одном принципе - для них мы точно наблюдаем зависимость и постоянное совпадение.