Вот, пожалуйста. Экселька с линейным приближением справилась. Но это простейший случай - индикаторы линейные, и горизонтальная линия в принципе была ожидаема. Но ведь в более сложных случаях можно пользоваться и другими приближениями - экспоненциальным, полиномиальным и бог его еще знает каким.
Итак вопрос такой: как определить, насколько индикаторы "коррелированны". Это продолжение вчерашней темы про объединение индикаторов, поскольку меня упрекнули в том, что я не учитываю многие вещи и это так. Я думаю понятно, что я говорю не о "двух машках с периодами 51 и 52" образно говоря.
У кого какие мнения по этому воводу, было бы интересно выслушать мнения математиков.....
Ботаника нафиг никому не нужная. И ежу понятно, без всякого Exel, что первые разности двух машек будут между собой коррелировать. Потому что машка с большим периодом частично содержит в себе машку с периодом меньшим. Любой, кто знаком с Exel или другим пакетом запросто сможет повыдрючиваться и нарисовать красивые графики. Поэтому задача ставится в другом направлении:
1. Насколько коррелированы первые разности цен на текущем баре с первыми разностями индикатора на предыдущем баре?
Если не коррелированы, то индикатор можно выкинуть на помойку, т.к. его показания не годятся для трейдинга. Или подарить ботаникам: пущай они вычисляют корреляции между фуфельными индюками ради удовлетворения ЧСВ. Если корреляция положительная, то положительная первая разность сигнализирует о покупке, а отрицательная о продаже. Если корреляция отрицательная, то положительная первая разность сигнализирует о продаже, а отрицательная о покупке.
Richie писал(а) >>
因此，问题是：你如何确定这些指标的 "相关 "程度？
这个问题完全没有意义，而且很书呆子。
正确的问题应该是这样的。
1.当前柱状图的第一个价格差异与前一个柱状图上的指标的第一个差异有多大的关联？
2.当前条形图的第一个价格差异与前一个条形图上的震荡器数值的相关性有多大？
这里是另一个不正确的问题。
1.当前柱状图上的价格与前一柱状图上的震荡器数值的关联度如何？
不正确，因为BP本身，与第一个BP的差异不同，是无用的检查。价格和以前的指标值之间的相关性将始终存在，但它们将没有意义。对BP的研究本身就是浪费时间，对初学者来说是个大错误。
当然，第一个区别是我们谈论的内容，还有什么可谈的。
关于分析指标的相关性时的历史深度。
下面是显示EMA5和EMA7的第一个差值（随机抽取）的相关系数的图表，取决于分析数据的历史深度（所有样本的初始时间时刻是相同的））我认为这两个值之间的 "真实 "相关系数是明显的--与它的偏差可以被认为是 "相关噪音"（我最近一直在创造新的术语：））。
附件中的脚本
皮尔逊相关系数
给你。Exelka已经应对了线性近似的问题。但这是最简单的情况--指标是线性的，水平线原则上是预期的。但在更复杂的情况下，我们可以使用其他近似值--指数、多项式和天知道还有什么。
先生们，你们有什么想法？
Вот, пожалуйста. Экселька с линейным приближением справилась. Но это простейший случай - индикаторы линейные, и горизонтальная линия в принципе была ожидаема. Но ведь в более сложных случаях можно пользоваться и другими приближениями - экспоненциальным, полиномиальным и бог его еще знает каким.
Ваши соображения, господа?
没有人需要植物学。而且很明显，没有任何Exel，两个假人的第一个差异将相互关联。因为周期较大的波形部分包含周期较小的波形。任何熟悉Exel或其他软件包的人都可以很容易地进行操作，绘制出漂亮的图表。因此，任务被设定在不同的方向。
1.当前柱状图上的第一个价格差异与前一个柱状图上指标的第一个差异有多大的关联性？
如果它们不相关，那么这个指标就可以被废弃，因为它的读数不适合交易。或者把它交给极客：让他们计算徒劳的指数之间的相关性，以增强一个人的自负。如果相关性是正的，那么正的第一差值就是买入信号，而负的第一差值就是卖出信号。如果相关性是负的，正的第一差值是卖出信号，负的第一差值是买入信号。
Итак вопрос такой: как определить, насколько индикаторы "коррелированны". Это продолжение вчерашней темы про объединение индикаторов, поскольку меня упрекнули в том, что я не учитываю многие вещи и это так. Я думаю понятно, что я говорю не о "двух машках с периодами 51 и 52" образно говоря.
У кого какие мнения по этому воводу, было бы интересно выслушать мнения математиков.....
PCA -https://en.wikipedia.org/wiki/Principal_component_analysis
虽然我不是数学家，但我认为相关系数F1（价格1）与F2（价格1）的模数将是1。
***
假设有y=f(x)。要使f(x)和F(y)的相关系数为零，F必须是多少？
换句话说：指标的公式应该是什么，以便后者与它所依据的数据不相关？
Ботаника нафиг никому не нужная. И ежу понятно, без всякого Exel, что первые разности двух машек будут между собой коррелировать. Потому что машка с большим периодом частично содержит в себе машку с периодом меньшим. Любой, кто знаком с Exel или другим пакетом запросто сможет повыдрючиваться и нарисовать красивые графики. Поэтому задача ставится в другом направлении:
1. Насколько коррелированы первые разности цен на текущем баре с первыми разностями индикатора на предыдущем баре?
Если не коррелированы, то индикатор можно выкинуть на помойку, т.к. его показания не годятся для трейдинга. Или подарить ботаникам: пущай они вычисляют корреляции между фуфельными индюками ради удовлетворения ЧСВ. Если корреляция положительная, то положительная первая разность сигнализирует о покупке, а отрицательная о продаже. Если корреляция отрицательная, то положительная первая разность сигнализирует о продаже, а отрицательная о покупке.
雷舍托夫 先生，如果你关注了过去三天的讨论，你会注意到，我们正在讨论从几个指标中合成交易系统，或者说，讨论评估其未来 表现的可能方法，而不是单独讨论每个已经存在的 指标的有效性。由于在讨论过程中出现了如何考虑指标之间的相关性的问题，这就是我们分析的内容。如果你个人对另一个 问题感兴趣，你可以解决它，此外你只需要在上面的脚本中改变一行。
P.S. 我想问你很久了，但又不好意思问：书呆子在你小时候有没有伤害你？