Статистика зависимостей в котировках (теория информации, корреляция и другие методы feature selection) - страница 70
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
Перейду к клоус
График
График другой по отношению к опен
Описательные статистики
и статистики другие. Обалдеть. Всегда считал, что опен и клоус одинаковые величины.
АКФ
Date: 10/14/12 Time: 13:53
Sample: 1 100
Included observations: 99
Autocorrelation Partial Correlation AC PAC Q-Stat Prob
.|* | .|* | 1 0.077 0.077 0.6031 0.437
.|. | .|. | 2 -0.038 -0.044 0.7502 0.687
.|. | .|. | 3 -0.038 -0.032 0.9001 0.825
*|. | *|. | 4 -0.181 -0.178 4.3327 0.363
.|. | .|. | 5 -0.013 0.012 4.3511 0.500
.|. | .|. | 6 -0.017 -0.034 4.3810 0.625
*|. | *|. | 7 -0.127 -0.139 6.1421 0.523
.|. | .|. | 8 0.048 0.035 6.3987 0.603
.|* | .|. | 9 0.086 0.069 7.2140 0.615
.|. | .|. | 10 0.011 -0.015 7.2283 0.704
*|. | *|. | 11 -0.089 -0.136 8.1289 0.702
.|* | .|* | 12 0.095 0.143 9.1596 0.689
.|. | .|. | 13 -0.014 -0.019 9.1816 0.759
.|. | .|. | 14 -0.016 -0.039 9.2132 0.817
.|. | .|. | 15 0.026 0.013 9.2908 0.862
*|. | .|. | 16 -0.092 -0.035 10.308 0.850
*|. | *|. | 17 -0.107 -0.129 11.703 0.818
.|. | *|. | 18 -0.062 -0.101 12.175 0.838
*|. | .|. | 19 -0.100 -0.053 13.422 0.816
.|. | *|. | 20 -0.049 -0.091 13.727 0.844
.|. | .|. | 21 0.062 -0.009 14.223 0.860
.|. | .|. | 22 0.011 -0.042 14.239 0.893
.|. | .|. | 23 0.040 0.016 14.445 0.913
.|. | .|. | 24 0.049 -0.029 14.770 0.927
*|. | *|. | 25 -0.074 -0.081 15.512 0.929
.|. | .|. | 26 -0.047 -0.037 15.813 0.941
.|. | .|. | 27 0.050 0.045 16.158 0.950
.|. | .|. | 28 0.022 0.023 16.223 0.962
.|. | .|. | 29 0.035 0.006 16.401 0.971
.|. | .|. | 30 -0.010 -0.027 16.415 0.979
.|* | .|* | 31 0.099 0.140 17.863 0.971
.|. | .|. | 32 0.021 -0.006 17.928 0.979
.|. | .|. | 33 0.049 0.028 18.285 0.982
*|. | *|. | 34 -0.094 -0.089 19.632 0.977
*|. | *|. | 35 -0.136 -0.105 22.506 0.949
.|* | .|. | 36 0.080 0.039 23.528 0.946
И АКФ другое.
Ну, что ж. Жду Ваших выводов.
Я вам специально ряды подготовил. Я считаю разницу как x(t)/x(t-1) - 1.
берем произвольную длину алфавита, на скрине 24 бит и кодируем
красный цвет означает, что цена обновила минимум = 1, синий цвет означает что цена обновила максимум = 0,
и так для каждого ТФ, проверял утверждение, что тренд на старших ТФ "главнее", отчасти правда, но четких правил пока не увидел
Посчитал. См. выше.
Я сам сделаю. вас понять сложновато.
Статистика по ряду close(t) / close(t-1) - 1:
Статистика по ряду close(t) / close(t-1) - 1 округленному до 2-х знаков после запятой:
АКФ очень похожи. Но линейные зависимости минимальны.
А теперь сравните, насколько явно выявлены зависимости между нулевым баром и 250 лагами с помощью взаимной информации. На графике дано сравнение квантированного ряда и случайного ряда с тем же распределением.
А теперь сравните, насколько явно выявлены зависимости между нулевым баром и 250 лагами с помощью взаимной информации. На графике дано сравнение квантированного ряда и случайного ряда с тем же распределением.