样本相关性为零并不一定意味着没有线性关系 - 页 16

[Dmitry Fedoseev]

Privat，你错了。

[Prival]

在什么地方？

[Dmitry Fedoseev]

使用滑动窗口是技术分析的基本原则，没有人对所有的数据进行统计，因为这在原则上是不现实的。这与DSP是一样的。

你的自相关函数显示了不同参数（窗口偏移量、窗口长度（或类似的东西，我没有深入了解））的几个相关值。它还使用了一个滑动窗口。该函数为一个数据点绘制自相关值，没有人阻止它移动窗口和计算每个条形图的值，但必须绘制一个三维图。

自相关的定义可以从Yandex获得。一切都比看起来简单得多。

我不会证明和争论，因为这没有用，只是注意到。

[СанСаныч Фоменко]

Prival:

清楚了吗？

清楚了吗？

有一类人并不推崇这种想法，而是自己，热衷于此。hrenfx想出了一些东西（很可能是有价值的），而这个想出的东西已经称为广为人知的既定术语。不可能向他解释这是不允许的，因为他在为自己做广告，而整个分支与关联性无关。Hrenfx写的是他自己，而我们其他人写的是相关性，为什么我们会被卷入其中？只是因为他没有被及时禁止的训诫。"读一些书"。

[[删除]]

Prival:

1.你拿一块100条的东西和一块100条的东西做比较，没有别的办法。QC不能在不同长度的阵列上计算。

不要眨眼。为所有10万个酒吧。把它拼出来ACF是把BP和自己比较，而不是和自己的一块比较。这是与他自己。

什么100条或10万条仍然是一个样本，不是整个BP。而在这里，要由某人来决定使用哪种长度的采样。结果是一样的--样本上的自 相关，尽管数字可能非常不同。

关于标题--样本上的相关性并没有告诉我们什么。相关性仅对独立的无限静止数列来说是零，即它是一个抽象的概念，在现实生活中无法看到，但人们仍然需要知道。

[hrenfx]

Integer:

该函数为一个数据点绘制自相关值，没有人阻止任何人移动窗口和计算每个条形的值，只是要绘制一个三维图。

我写了一个脚本，为Mathcad的三维可视化准备数据。脚本和Mathcad文件附后。

这是自10月初以来，欧元兑美元和英镑兑美元的QC变化的外观。

[Андрей]

Integer:

你的自相关函数显示了几个不同参数的相关值 {...}。

问题就在这里，这不是它的自 相关函数:-)。对ACF有一个明确的定义。
我只同意，它显示了一些不可理解的东西 :-)/来自于缺乏DSP的实践

[Prival]

Integer:

使用滑动窗口是技术分析的一个基本原则，没有人对所有的数据进行统计，因为这在原则上是不现实的。这与DSP是一样的。

你的自相关函数显示了不同参数（窗口偏移量、窗口长度（或类似的东西，我没有深入了解））的几个相关值。它还使用了一个滑动窗口。该函数为一个数据点绘制自相关值，没有人阻止它移动窗口和计算每个条形图的值，但必须绘制一个三维图。

自相关的定义可以从Yandex获得。一切都比看起来简单得多。

我不会证明和争论，因为这没有用，只是注意到。

收到。

这里有更多的细节，它可能不是三维的，但它正是你说的那样

https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page5#50590

我们正在建设这个ACF。

编纂者，Candid， ，数学家一直关注着我们在那里进一步的分支，并通过FFT 检查 。当然，这取决于窗口（样本）的大小和移位。

https://www.mql5.com/ru/forum/105740/page16

如果有人感兴趣，他们那里有指标。

德米特里，我不是一个想法杀手。我反对使用那些众所周知但又有不同含义的术语（其他数学）。这样一来...

我们不了解对方。毕竟，更多的时候，正是这种误解使一切发生。

自己判断吧，他写了这个指标，并把它添加到代码库 ，并表明有关联性。非常感谢他。我也做了类似的事情https://www.mql5.com/ru/forum/107695 滞后24小时的相关性。已经过去两年了，这种关联仍然存在。 我注意到在早上的平局中，很多人都在使用这种想法。

不，它很好，它很完美。但你不能把论坛上的每个人都顺便说一下（包括皮尔森），他是唯一一个能正确理解的人，而我们都很笨拙。

他指责大家，也就是指责你，说你从来没有计算过CC，你的编码不正确，如果你有编码，你的应用不正确......我反对，你不能这样做。

Z.U.和我生气得要命。只是为了把matcad（并告诉我什么是错的），我昨天拆了Windows 7，但忘了MT5默认把所有东西都存储在C盘上 （虽然它在D盘 上）......4个月的工作，浪费了，unformat 没有帮助，也没有副本......（(

[Alexey Subbotin]

jartmailru:
问题就在这里，这不是它的自相关函数:-)。对ACF有一个明确的定义。
除了它显示了一些不可理解的东西 :-)/来自于缺乏DSP的实践

但对相关系数和ACF的明确定义并不妨碍有不同的公式对其进行估计，从而得到不同的结果。例如，皮尔逊相关系数的定义包括期望运算符，在实践中，每个人都把它计算为子运算符表达的一些计数的算术平均值。但谁说这种方法是唯一正确的方法？毕竟，我一直在重复，只有在我们假设误差呈正态分布的情况下，它才是最好的，而这在市场中是根本错误的。那么，为什么不取算术平均值，比如说，取相同数值的中位数？对于具有厚尾巴的分布，这种估计肯定是更有效的。皮尔逊QC公式将更加复杂（也是非线性的），但它仍然是皮尔逊QC--或者说，是它的一个可能的估计值。

[Alexey Subbotin]

Prival:

没有什么，一切都会恢复，而且会好一百倍)。一般来说，我偶尔会对终端进行彻底的拆解，删除所有我编写的程序。通常，当有一个新的想法，有必要摆脱哈士奇。但我当然会事先将所有东西归档）而且，如果我在旧的档案里有一些有价值和有用的东西，当我需要它时，不会花很长时间就能拿出来。