Sıfır örnek korelasyonu, doğrusal bir ilişkinin olmadığı anlamına gelmez. - sayfa 5
Ticaret fırsatlarını kaçırıyorsunuz:
- Ücretsiz ticaret uygulamaları
- İşlem kopyalama için 8.000'den fazla sinyal
- Finansal piyasaları keşfetmek için ekonomik haberler
Kayıt
Giriş yap
Gizlilik ve Veri Koruma Politikasını ve MQL5.com Kullanım Şartlarını kabul edersiniz
Hesabınız yoksa, lütfen kaydolun
doğru. onların dibine inmeniz gerekiyor. Hemen hile yapamazsınız. Örneğin, aynı Pearson'ı uygulamamış olmanız.
Pearson'ı hiçbir yerde kullanmıyorum. MQL4'te doğru biçimde mevcut değildi. Şimdi öyle.
Bu Pearson'ın yalan söylediği anlamına gelmez. Yalan söyleyemez, bu sadece bir formül... belki de onu başka amaçlar için kullanmaya çalışıyorsun. Ya da büyük umutları vardı. Pearson'ın onun iyi olmasıyla hiçbir ilgisi yok. formülü yazdı. birçok kullanım ... teşekkür ederim
Korelasyonu düşündüklerinde - bu bir şeydir. Ancak doğrusal bir ilişkiden bahsetmeye başladıklarında, bu tamamen farklıdır. İnsanların sözde sıfır örnek korelasyonunun doğrusal bir ilişkinin olmaması olduğunu yazdığı birçok yer var. Sadece öyle değil. Dolayısıyla insanlar hala lineer iletişimin özünü anlamıyorlar. Örnekteki dal, kulaktan kulağa inanılmaması konusunda uyarır.
ZY matkad hakkında. mutlaka orada arayın (AKF). ne yazık ki bu Windows 7-ku'da hiçbir şekilde matcad koyamıyorum. Yakında yıkacağım. Göndereceğim. Sana bir dosya gönderebilirim. tüm kontrolleri yaptığım yer.
Sergey, sözlerime dikkat ettiğin için teşekkür ederim :-),
Açıklığa kavuşturuyorum: "" otokorelasyon " kelimesini nasıl yorumlayabilirim :-) yazdım.
Böyle, bilirsin, saf bir yaklaşım - ne anlama geldiğini hemen anladığında
ve gerçekten ne demek istediğini umursamıyorsun.
:-)
https://ru.wikipedia.org/wiki/Autocorrelation_function formülüne tekrar bakın ACF sadece tau'ya bağlıdır, ofsette, orada pencere yoktur.
Ek bir N değişkeni girerseniz, aynı veri kümesi için olduğu ortaya çıkar. Diyelim ki seçilen N'ye bağlı olarak 1 2 3 4 5 6 7 8 9 farklı ACF gerçekleşebilir. Ve bu yanlış. Bir veri seti bir ACF'dir, başka bir veri seti başka bir ACF'dir ve bu böyle devam eder.
Temel hata. Varyansı ve matematiksel beklentisi bilinen bir rastgele değişkenin bu ACF'si teorik bir tanımdır.
Uygulamada, her zaman örnekleme ile ilgilidir. Örnek otokorelasyonu, örneklem büyüklüğüne (pencere) göre belirlenir. Tek bir sigma yoktur, ancak sigma(t) ve sigma(t + Shift) vardır. Ve örnek otokovaryansı, ürünlerine bölünebilir.
Anlamak çok önemlidir:
Küçük bir eğitim programı.
Diğer bir yaygın yanlış anlama, "korelasyon katsayısı" (yani, r.v. arasındaki stokastik bağımlılığın bir özelliği) ve " örnek korelasyon katsayısı" (gerçek CC'nin birçok olası tahmininden biri) kavramlarını karıştırmaktır. Aslında bunlar tamamen farklı şeylerdir ve birini diğeriyle değiştirmek temelde yanlıştır.
Temel hata. Varyansı ve matematiksel beklentisi bilinen bir rastgele değişkenin bu ACF'si teorik bir tanımdır.
Uygulamada, her zaman örnekleme ile ilgilidir. Örnek otokorelasyonu, örneklem büyüklüğüne (pencere) göre belirlenir. Tek bir sigma yoktur, ancak sigma(t) ve sigma(t + Shift) vardır. Ve örnek otokovaryansı, ürünlerine bölünebilir.
yani, aynı veri seti için bunu kanıtlamak istiyorsunuz. farklı ACF'lere sahip olabilir. Bu doğru değil. Bu arada, ACF, Fourier dönüşümü aracılığıyla da hesaplanabilir. Yakın gelecekte matkad kuracağım. ACF'yi hesaplamak için tüm yöntemleri hazırlayacağım (Fourier dönüşümü aracılığıyla, göstergede verilen formül aracılığıyla matcad'de yerleşik). karşılaştırabilirsiniz.
yani, aynı veri seti için bunu kanıtlamak istiyorsunuz. farklı ACF'lere sahip olabilir. Bu doğru değil. Bu arada ACF, Fourier dönüşümü aracılığıyla da hesaplanabilir. Yakın gelecekte matkad kuracağım. ACF'yi hesaplamak için tüm yöntemleri hazırlayacağım (Fourier dönüşümü yoluyla, göstergede verilen formül aracılığıyla matcad'de yerleşik). karşılaştırabilirsiniz.
Bir numune üzerinde değerlendirme kavramını temelden yanlış anlamışsınız.
Gerçek varyansı ve matı kimse bilmiyor. EURUSD beklentileri. Ve hesaplamayı bu miktarları biliyormuş gibi yaparsınız. Evet ve hesaplama doğrusal bir regresyon modeli aracılığıyla yapılır.
Görünüşe göre, otokorelasyon, korelasyon gibi, bir gösterge şeklinde uygulanmayı bekliyor. Bu, ciddi optimizasyon gerektiren kaynak yoğun bir görevdir. 20 satır kod yok.
Ve korelasyonun (otomatik veya toplam) hesaplanmasındaki bir diğer büyük temel hata, fin cinsinden fiyatların mutlak değerlerinin kullanılmasıdır. Göreceli olanlar yerine enstrümanlar. Fiyat serilerinin korelasyonunu hesaplamadan önce logaritmayı yapmak gerekir.
sıra kesilirse, ACF'nin uçurumu çizilebilir.
Birisi, Parzen penceresi veya başka bir şeyle kenar yumuşatma işlemine giriyor ...
Başka bir doğrusal regresyon çıkarır.
Yoksa başka bir şey mi demek istedin?
Фундаментальная ошибка. Эта АКФ случайной величины, у которой известна дисперисия и мат.ожидание - теоретическое определение.
Uygulamada, her zaman örnekleme ile ilgilidir. Örnek otokorelasyonu, örnek boyutuna (pencere) göre belirlenir. Tek bir sigma yoktur, ancak sigma(t) ve sigma(t + Shift) vardır. Ve örnek otokovaryansı, ürünlerine bölünebilir.
Anlamak çok önemlidir:
Pencerenin altındasın, ne anlıyorsun? Örnek boyutu?... :o)
Yani dakikalar için zaman serisi - yığınlar.
;)
Pencerenin altındasın, ne anlıyorsun? Örnek boyutu?... :o)
Bir numune üzerinde değerlendirme kavramını temelden yanlış anlamışsınız.
Gerçek varyansı ve matı kimse bilmiyor. EURUSD beklentileri. Ve hesaplamayı bu değerleri biliyormuş gibi yaparsınız. Evet ve hesaplama doğrusal bir regresyon modeli aracılığıyla yapılır.
Görünüşe göre, otokorelasyon, korelasyon gibi, bir gösterge şeklinde uygulanmayı bekliyor. Bu, ciddi optimizasyon gerektiren kaynak yoğun bir görevdir. Ve 20 satır kod değil.
Ve korelasyonun (otomatik veya toplam) hesaplanmasındaki bir diğer büyük temel hata, finansal fiyatların mutlak değerlerinin kullanılmasıdır. Göreceli olanlar yerine araçlar. Fiyat serilerinin korelasyonunu hesaplamadan önce logaritmayı yapmak gerekir.
Korkarım tam olarak anlamıyorsun. Yerleşik bir işlev var. mat paketinde. ona bir girişte verileri itersiniz. Ne olduğu önemli değil, onları logaritma yapabilirsiniz veya yapamazsınız. ACF çıkışında. Söz verdiğimi yapacağım, üç hesaplama yöntemini de vereceğim. Hepsinin uyumlu olduğunu göstereceğim. her şeyi kontrol edebilirsiniz. Sonra bir konuşma olacak. Sağ. doğru değil. Şimdi sadece kelimeler. benim açımdan, kod bys kodundadır. tekrar kontrol ettim. Ama o benim için çok önemli. Tüm kontrolleri yapıp postalayacağım. Sana bir şey kanıtlamak için değil. Matkad'dan gerçekten her şeyi doğru bir şekilde aktarmış olmam benim için önemli. Bir hata bulursanız. Mutlu olacağım. gerçekten gerçekten mutlu. Tüm uyarlamalı algoritmalarım ACF'ye dayandığından, herhangi bir girdileri yoktur, her şey ACF'den alınır. Yani bu benim için çok önemli...
Bir numune üzerinde değerlendirme kavramını temelden yanlış anlamışsınız.
Ve korelasyonun (otomatik veya toplam) hesaplanmasındaki bir diğer büyük temel hata , fin cinsinden fiyatların mutlak değerlerinin kullanılmasıdır. araçlar, göreli yerine . Fiyat serilerinin korelasyonunu hesaplamadan önce logaritmayı yapmak gerekir.
Bir sürü temel hata...
“Finansal araçların değerleri”nde handikapın sıfır veya sonsuzluk içeremeyeceğini unuttunuz mu? DDD
burada fiyatlar neredeyse her zaman görecelidir.
hammadde veya stok krivulki fiyatları değil.
;)
“Finansal araçların değerleri”nde handikapın sıfır veya sonsuzluk içeremeyeceğini unuttunuz mu? DDD
burada fiyatlar neredeyse her zaman görecelidir.
hammadde veya stok krivulki fiyatları değil.
Korelasyon tahminleri için fiyat VR'sinin doğru hazırlanması hakkında size bilgi verilir. Ve Finn'in hangi pazara ait olduğu önemli değil. alet. Bu gerçekten çok temel.
EURUSD ve USDJPY korelasyonunu logaritma almadan hesaplamanın küresel bir hata olduğunu anlamalısınız.