Alıntılardaki bağımlılık istatistikleri (bilgi teorisi, korelasyon ve diğer özellik seçim yöntemleri) - sayfa 2
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
İlk olarak, döngüsellik günlük grafikte değil, saatlik grafikte! Bu arada oraya yazdım.
Ve günlerce sonuç döngüsel olmayacak, haklısın.
Üzgünüz, bekçiler için tekrar ediyoruz.
120 saatlik ilk program
Grafiğe göre döngüsellik görmüyorum, bir trend var. Normalliği kontrol edelim:
Zharkov-Beru'ya göre - hiç de normal değil. ACF'yi kontrol edelim:
Bir eğilim var, ancak döngüsellik yok - farklı bir sonuç.
Bir eğilim varsa, istatistiklerle uğraşmak işe yaramaz. Aynı Hodrick ile Detrend:
Dışa doğru, geri kalan beyaz gürültüdür. İçindeki döngülere bakın:
Krnechno, bir dalga var, ama seninkiyle karşılaştırıldığında bir tür sağlam ve hiç de güzel değil. Tüm farkın trendden çıkmak olduğunu düşünmek. Deterministik bileşenleri çıkarmadan istatistik yapılamaz.
Bir şey yapıyorsun. Genel olarak, yaptığım şeyle hiçbir bağlantısı yok))) Birkaç artışla çalıştığım gerçeğiyle başlayalım. Ardından, bu serinin modülo değerlerini (yani, artıları ve eksileri) alır ve bir otokorelogram oluşturursanız, bahse girerim - 24 periyodu olan güzel bir döngü ortaya çıkacaktır.Bu mantıksal olarak benim işime daha yakın .
Nasıl istersen. Artışı, sonraki her birinin bir öncekiyle farkı olarak hesaplarım. bir grafik alıyorum:
Bu artışlar için ACF'yi hesaplıyorum
Lütfen son sütuna dikkat edin - bu, çubuklar arasında korelasyon olmaması olasılığıdır.
Artışların karesini alıyorum. İşte grafik:
Bunlar oynaklıktaki değişimin zirveleridir, ancak artışların döngüsel doğasının bununla ne ilgisi var? Döngüsel oynaklık olabilir mi? Bu da ilginç. Artışların döngüselliğini kontrol edelim:
Pekala, burada döngüsellik yok ve son sütuna dikkat ediyoruz - son derece yüksek bir korelasyon eksikliği olasılığı.
İlgi çekici iki çizim daha var. Artışların normalliğini kontrol edelim:
Zhark-Ber'e göre normallik olasılığının sıfır olduğuna dikkat edin!
Bu dağıtım nedir? normalim olsun isterdim Önceki ve sonraki arasındaki fark olarak elde edilen artımlarla çalışma fikri bana her zaman şüpheli geldi.
En sonunda. Nedense sonucunuzu alamıyorum.
faa1947 , bu hesaplamalarınızın, konu başlatıcının bahsetmeye başladığı ortalama bilgi akışıyla hiçbir ilgisi yok. Son 5 güne ait verileri işliyorsunuz ve Alexey'nin grafiği, on yıl boyunca saatlik saatlerde veri işlemenin sonucudur. Alexei için bunlar istatistikler ve sizin için bu, tartışma bağlamında hiçbir şey kanıtlamayan özel, izole bir vaka.
Konu başlatıcı tarafından gösterilen sıklık, hiçbir şekilde oynaklık veya getiri ile doğrudan ilgili değildir. Bu kesinlikle bir fiyat periyodikliği değil , ma-qi-on-ya'da . Apsis gecikme, ordinat ise bit cinsinden ortalama karşılıklı bilgidir. Alexey de herkesin kafasını karıştırmak için otokorelograma değindi :) Bu bir geri dönüşlerin otokorelasyonu değil! Hiç konuşmuyoruz çünkü. bu bilgi bağımlılıkları, çoğunlukla, açıkça doğrusal değildir ve getirilerin ACF'si tarafından hiçbir şekilde ortaya konmazlar.
Habre hakkındaki makaleyi dikkatlice okudunuz mu? En sevdiğiniz durağanlıkla, geri dönüş akışının normalliğiyle ve hatta volatilitenin koşullu periyodikliğiyle hiçbir ilgisi yoktur. Tabii ki, burada durağanlığı kontrol etmek güzel olurdu, ancak tamamen farklı türden, bilgilendirici (varsa) olacaktır.
2 Avals: Korkarım doğrudan irade hipotezinizi test etmek için derin bir kene geçmişi bulamıyorum. Ve buradaki hesaplamalar hacim açısından tamamen çılgın olacak (zaten çok hacimliler). Doğrudan tahmin girişimleriyle neyin bulunduğunu yargılayacağız (mümkünse, elbette; pek çok tuzak var).
Alexei için bunlar istatistikler ve sizin için - tartışma bağlamında hiçbir şey kanıtlamayan özel, izole bir vaka.
30'un üzerindeki gözlem sayısı ile t istatistiğinin z istatistiğine yakınsadığını belirtmek isterim. Benim için büyük haber, 10.000 gözlemin 1000'den daha iyi olduğudur.Saatlik verilerin haftalık periyodikliğini ortaya çıkarmak saatler içinde birkaç hafta alır. Ama bu arada.
Konu başlatıcı tarafından gösterilen sıklık, hiçbir şekilde oynaklık veya getiri ile doğrudan ilgili değildir. Bu kesinlikle bir fiyat periyodikliği değil , ma-qi-on-ya'da .
Çok daha önemli olan, yaklaşımın metodolojik değeridir. Benim için, herhangi bir matematiksel hesaplamanın niteliksel bir ekonomik yoruma sahip olması gerektiği bir aksiyomdur. Bilgi periyodikliği, doğası gereği artan ilişkiler olan verilerdeki periyodikliği ortaya çıkaran bir formüldür. Geriye dönersek, orijinal zaman serilerine dönebilmeliyiz, bu yerleri bulabilmeli ve ekonomik bir açıklama bulabilmeliyiz, yani. fiyatlara dönüş zorunludur, aksi takdirde sadece bir matematiksel akıl yürütme daha olur. Bu yüzden bu konuyu düzenli döngülere bağladım.Aslında, makalenin sonunda, matematiksel istatistiklerin olağan yöntemleri uygulandı.
Yanlış anlamamı telafi ediyorum ve komşu fiyatların oranını alıyorum.
Fiyat oranı tablosu:
Normalliği kontrol edin
Şaşırtıcı bir şekilde, normallik şiddetle reddedilir.
Bir ACF oluşturuyoruz - bunlar, ACF'deki bağımlılıklardan arındırılmış gecikmeler + özel ACF arasındaki bağımlılıklardır.
Son sütuna dikkat ediyoruz - bağımlılıkların olmaması için çok yüksek bir olasılık.
Bu resimler için tırnak tablosuyla da doğrulanan net bir ekonomik açıklamam var ve bilgi bağımlılığı nedir? İlk alıntılarda nasıl teyit ediliyor, ekonomik gerekçesi nedir? Bu soruların cevapları olmadan "bilgi bağımlılığı"nın anlamını anlayamıyorum.
Çekirdekte yanlış. Artış oranlarının türüyle ilgili verilerde herhangi bir periyodiklik söz konusu değildir.
Artış oranının periyodikliğine yol açmak zorunda olmayan bir bilgi bağımlılığı ortaya çıkar. Bu, Veri Madenciliğinin hilesidir, yüzeyde yer almayan belirli yapıları tanımlamanın mümkün hale gelmesidir.
Evet, yapmalılar, tartışmıyorum. Ekonomik bir açıklamaya hiç gerek yok. Fiyatlara dönmek için yeterli. Ama burada bu fenomenle olağan döngüler arasındaki bağlantınız hatalı. Çizelgede belirgin periyotların yokluğunu fark etmeyecek kadar kör değilim.
Aleksey size lineer ve lineer olmayan bağımlılıklar arasındaki farkı zaten anlattı.
Size en kolay cevap. Otokorelasyon kullanıyorsunuz, yani tamamen doğrusal ilişkiler arıyorsunuz. Karşılıklı bilgi, keyfi bir türdeki bağımlılıkların varlığını gösterir, buradan tüm fark gelir. Yine de, istatistiksel olarak gereksiz örneklerle binlerce ve on binlerce artışla deneyler yaptım ve siz bir haftanızı aldınız. Evet, bu hafta her şey olabilir, bu özel bir durum. Sonuçlarınızın hiçbir önemi yok.
Yine de, istatistiksel olarak gereksiz örneklerle binlerce ve on binlerce artışla deneyler yaptım ve siz bir haftanızı aldınız. Evet, bu hafta her şey olabilir, bu özel bir durum. Sonuçlarınızın hiçbir önemi yok.
Bana öyle geliyor ki, örneklem büyüklüğünü artırmak, yalnızca olasılıkta normal yasaya yakınsama konusundaki limit teoremi çerçevesinde ilgi çekicidir. Sizi hayal kırıklığına uğratmak istiyorum, eğer kendimize böyle bir görev vermezsek, örneklemdeki basit bir artış hiçbir şey vermez. Aşağıda örnekte 10 kat artış var.
Bir sonraki fiyatın bir öncekine oranı olarak artış grafiği:
Bu grafiğin karesi:
Grafik sizinkine benziyor. Bu grafiğin ekonomik yorumuyla ilgili bir sorum olacaktı ama cevap vermediniz.
Daha ileri:
10 kat daha küçük bir örnekle karşılaştırırsanız, hiçbir şey değişmedi!
Burada yeni bir şey var: bağlantı olmaması olasılığı sıfır.
Karşılıklı bilgi, keyfi bir türdeki bağımlılıkların varlığını gösterir, buradan tüm fark gelir.
"Doğrusallik" ve "doğrusal olmama" pahasına, aynı konuda dikkatli olurdum, çünkü bu soru , zaman serisine yaklaştığınız model çerçevesinde sorulabilir ve sorulmalıdır. Bu modelin katsayılarını analiz ederek, bu katsayıların sabitler (veya neredeyse sabitler), deterministik fonksiyonlar veya stokastik fonksiyonlar olduğu sonucuna varılabilir. Bu, bağımlılıkların türünü analiz etmek için çok özel ve yapıcı bir süreçtir . Ve bu bilgi bağımlılığı keşfedildiğinde yapıcı olan nedir? Ve bir kez daha, orijinal zaman serisinde nasıl görebilirim?