Статистика зависимостей в котировках (теория информации, корреляция и другие методы feature selection) - страница 6
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Слайды, слайды... ) Это то же из анекдота.
но воспроизведение Ваших результатов должно быть возможно и другими исследователями.
К чему "юмор"?
Почему одни декларации?
Выложте свой Эксель. данные - любой проверит.
А так бахвальство с намёком на "гениальность".
И Алексей - я Вас не узнаю. Звучные словечки тем более требуют доказательств, А НЕ ДЕМАГОГИИИ,
посему ждём уменьшения энтропии в этой ветке.
;)
но воспроизведение Ваших результатов должно быть возможно и другими исследователями.
К чему "юмор"?
Почему одни декларации?
Выложте свой Эксель. данные - любой проверит.
А так бахвальство с намёком на "гениальность".
И Алексей - я Вас не узнаю. Звучные словечки тем более требуют доказательств, А НЕ ДЕМАГОГИИИ,
посему ждём уменьшения энтропии в этой ветке.
;)
Пока выкладывать особо нечего. Расчет взаимной информации по данным с Альпари? Так пусть любой и проверяет, а если результаты разойдутся, то обсудим причину. Я лучше выложу график, даже два, где я в принципе не будет волатильности, а будет только направление движения цены и сравню это со случайными данными, если разницы не будет, то вообще говорить не о чем, а если будет, то можно идти дальше.
Согласен, пока все исключительно теоретическое, хотя уже на этом этапе конструктив был услышан относительно волатильности.
Вот тут - вся инфа, которой пользуюсь. Пока ничего больше.
Есть сугубо приватная идея, как перейти к практике. Она, правда, еще не проверена толком. Наверняка будут подводные камни.
Кратко: от усредненной взаимной информации, вычисленной топикстартером на уровне "от системы к системе", переходим к уровню "от события к событию" - и тупо просчитываем все возможные варианты возврата прогнозируемого бара, вычисляя переданную/потерянную при этом информацию. А далее, анализируя накопленную статистику, проверяем главную аксиому интуитивной теории информационной эволюции систем с памятью ("процесс эволюционирует так, чтобы передаваемый в результате информационный поток был в некотором смысле максимальным"). Если аксиома подтверждается - переходим к прямому прогнозированию.
Вообще есть некая аналогия между теорией информации и квантовой механикой. Актуализация ансамбля в событие - это передача информации, прямо соответствующая актуализации волновой функции в квантовой механике в результате наблюдения (помните кота Шредингера?). Попрошу не смеяться и не закидывать помидорами; честно, я не хотел, оно само пришло!
Остался следующий вопрос к Avals & anonymous: если вола[тильность] - главная причина этих зависимостей, то откуда тогда берутся далекие и практически достоверные зависимости (уровень доверия - 0.9999... (много девяток)) в данных, являющихся чистыми возвратами без каких-либо волатильностей?
2 Svinozavr: мухоморами не питаюсь совсем: у мну их и так в голове предостаточно.
Остался следующий вопрос к Avals & anonymous: если вола[тильность] - главная причина этих зависимостей, то откуда тогда берутся далекие и практически достоверные зависимости (уровень доверия - 0.9999... (много девяток)) в данных, являющихся чистыми возвратами без каких-либо волатильностей?
Вот тут - вся инфа, которой пользуюсь. Пока ничего больше.
Алексей, Вы не подскажете, реально ли по данной ссылке, все это удовольствие перевести в код в интересующем нас на направлении...
А.Сергеев делал нечто же подобное при переводе в код индикатора Султонова или я ошибаюсь?
Просто, когда наблюдаю столько разных пределов и логарифмов с их взаимными суммами и т.д. - впадаю в ступор...:-))) хотя в принципе по Вышке математики в тех ВУЗЕ было отлично...
Значит, Вы поставили под вопрос саму легитимность данного подхода в моей статье?
Именно.
Читая ваши предположения, мы еще что-то. Я не могу сказать, что нахожусь на ранних стадиях, однако, я стремлюсь подходить к предмету без навязывания ему каких-то субъективных ограничений, условностей, теорий. Изучение начиналось именно с чистого листа, то есть всякие экономические и прочие смыслы в трактовке процесса не применялись. Поэтому, я считаю, что применение формул ТИ, по крайней мере, не ошибочно для такой задачи.
Всё что пока я вижу, это попытки натянуть абстрактный мат.аппарат, из совершенно другой области знаний, на рынок. В этих случаях я неустанно цитирую известную мудрость, - это неуважение к рынку, рынок вам за это отомстит, и в отместку обязательно натянет вас.
Если не применялись "экономические и прочие смыслы" - что же Вы изучали?
А что мешает это сделать по отношению к возврату (return)? Его можно дискретизировать, это случайная величина. Вполне приличный объект для приложения теории информации. Какие тут могут быть поиски идентичности? В войнушку играете, уважаемый...
У Вас элементарные события, return, тождественны элементарным событиям из ТИ?
Ну вот, читаю я популярное изложение формулы Шеннона, оно начинается с "Пусть мы имеем алфавит, состоящий из N символов, с частотной характеристикой P1, P2, . . . PN, где Pi - вероятность появления i – го символа. Все вероятности неотрицательны и их сумма равна 1."
Отсюда вопрос, что за "символы" мы имеем на рынке?
Если не применялись "экономические и прочие смыслы" - что же Вы изучали?
Во-первых методы статистического анализа и Data Mining. Методы машинного обучения: искуственные нейронные сети, деревья классификации, регрессионный анализ.
Применительно к рынку читал Петерса.
А к чему вопрос? Экзамен принимаете у меня?
Очевидно, вроде бы, что в нашей интерпретации процесса - это дискретные значения returns.
Как они могут быть дискретными, если вы работаете с относительными приращениями?
И второй вопрос -- какое количество символов ) ?