引文中的依赖性统计（信息论、相关和其他特征选择方法）。 - 页 22

[Sceptic Philozoff]

alexeymosc: 也许吧，阿列克谢。至少标准TFs可以在3-4小时内完成测试。是否有办法从MT卸下自定义的时间框架进行分析？

我不知道定制的（非标准的如M10、M20等），但标准的总是可以的。在M5上，我可以尝试自己用我的卡方来检查它。这将需要很长的时间来计算，但艺术需要做出牺牲。

似乎可以用period_converter 脚本卸载自定义历史。

joo: 我非常怀疑它是M1。在M1上，我一直无法获得可接受的格子的训练性。

安德鲁，你的网格的 "目标功能 "可能是没有信息的。

我不是在鼓动你在M1上训练网格。这只是一个原则问题，即在尽可能小的TF上检查依赖关系。总之，在D1->H4->H1->M30的序列中，历史上零点所依赖的条形图的百分比明显增加。我还没有检查过最小的那些。

如果报价中的所有信息都只通过波动性来传输，那就太简单了。我不相信市场是如此原始，以至于愚蠢地沦为具有异方差的计量经济学模型。

[Alexey Burnakov]

joo:

最近根本没有使用指标（如果 "指标 "一词被理解为将商数转换为一种形式的程序，这种形式给出的信号比报告期内的条数少）。

2.没有，但我很想试试，如果我明白怎么做的话，看过这个主题后。

如果我想以某种方式将几个柱状体的信息结合起来，那么转换将成为一个技术指标？

2）我试着去做了。我用面具做了一个简单的实验。你通常是怎么做的？如果波浪上升，价格就会上升。所以我取了相邻MA值的差值，并寻找价格变化符号的最大信息值。结果发现，这并不是最后的变化，而是几十个小节的变化。我还看了看哪个特定的价格变化的MA是最有信息量的，尝试了一下价格变化在一栏、二栏、三栏...。10.最大的结果是领先5个小节，MA的周期为5。这可能只是一个巧合...但是，这很重要。

当然，在MT中，它都可以通过机械过冲来运行。

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:

我不认为市场是如此原始，以至于可以简化为具有异方差的计量经济学模型。

我对大量的模型使用了5种不同类型的异方差测试，从未发现这种异方差。

[anonymous]

Mathemat:
我怀疑是M1。

在小的时间范围内，你将需要得到正确的价格来计算。仅仅通过投标来做这些事情是不好的。最好是0.5*（出价+要价）。

[Alexey Burnakov]

Mathemat:

我不是在鼓动你在M1上训练网格。这只是一个原则问题，即在尽可能小的TF上检查依赖关系。总之，在D1->H4->H1->M30的序列中，历史上零点所依赖的条形图的百分比明显增加。我还没有检查过最小的那些。

如果报价中的所有信息都只通过波动性来传输，那就太简单了。我不认为市场是如此原始，以至于简单地沦为具有异方差的计量经济学模型。

阿列克谢，我同意!我现在就对小时线做一个测量，与日线和5分钟线进行比较。

而且我不相信所有来自噪声的不同的相互信息已经被减少到波动性。这里有一个例子，也是我怀疑的依据。

这就是具有5分钟特征的随机数据的频率矩阵的样子（第1滞后期是目标变量）。

我们看到，概率是均匀的，正如对此类数据的预期。

而这就是自然数据的矩阵的样子。

我们看到，1-5和5-1是突出的频率（尽管5-5也因为波动性的束缚而突出）。而且，虽然这是你可能不会赚到钱的一件事，但有一个感兴趣的话题。而如果你采取一些滞后变量，你会看到更好的预测可靠性。(顺便说一下，注意到系统对真实数据的交叉熵比较小，即可预测性增加了，这是应该的。这与过去关于描述整个系统的单一数字的讨论有关）。

接下来，我将采取时钟，然后采取返回值的方式，将一个减去另一个，看看剩下的是什么（一定有与价格变化的符号有关的相互信息）。如果我今天能做到，我就今天做，如果做不到，我就明天做。

[Sceptic Philozoff]

faa1947: 在大量的模型上使用了5种不同类型的异方差测试--从未发现这种异方差。

英格尔当时因什么获得诺贝尔奖（ 见2003年这里）？

[anonymous]

faa1947:

我不认为市场是如此原始，以至于愚蠢地沦为具有异方差的计量经济学模型。

我对大量的模型使用了5种不同类型的异方差测试，从未发现这种异方差。

的确，市场更加复杂。然而，这并不是忽视观察到的现象的理由。

关于测试：异方差性是文献中广泛接受的事实，甚至对眼睛来说也是很明显的。如果你找不到它，这意味着你做错了什么。有时，异方差检验被应用于预测因子和模型误差，但这更多是对模型规格的检查。

[Andrey Dik]

Mathemat:

安德鲁，你的网格的 "目标功能 "可能是没有信息的。

我不是在鼓动你在M1上训练网格。这只是一个原则问题，即在尽可能小的TF上检查依赖关系。总之，在D1->H4->H1->M30的序列中，历史上零点所依赖的条形图的百分比明显增加。我还没有检查过最小的那些。

如果报价中的所有信息都只通过波动性来传输，那就太简单了。我不相信市场是如此原始，以至于会被简化为具有异方差的计量经济学模型。

不，我实际上 "没有反对M1的意思"。然而，在所有其他条件相同的情况下（同时我观察到H1的结果最好，当数据的输入方式是没有关于波动性的信息）。所以我说，也许附近有另一个不同于H1的TF，它 "更好"。

[Andrey Dik]

alexeymosc:

2.我试着去做。我做了一个简单的实验，用一台挥舞的机器。你通常是怎么做的？如果它上升，价格就会上升。所以我取了相邻MA值的差值，并寻找价格变化符号的最大信息值。结果发现，这并不是最后的变化，而是几十个小节的变化。我还看了看哪个特定的价格变化的MA是最有信息量的，尝试了一下价格变化在一栏、二栏、三栏...。10.最大的结果是领先5个小节，MA的周期为5。这可能只是一个巧合...但是，这很重要。

当然，在MT中，这一切都可以通过机械的过载来运行。

这就是为什么我对你的研究感兴趣的原因，因为它回答了一个问题："什么是最好的条形数字，以什么样的组合喂给电网？

[СанСаныч Фоменко]

Mathemat:
那么英格尔当时是因为什么被授予诺贝尔奖的呢（ 见2003年这里）？

我提到了五个不同的测试--似乎也需要一些东西。还有一个更有趣的事实：Matlab的工具箱名为 "计量经济学"，它只研究不同的ARCH模型。我从来没有交易过期权。也许在那里。但在外汇和观看一些股票工具时，一个工具的水平被模拟了--不是一次。而当你创建一个模型时，你要考虑非常多的选项，然后才能得到有价值的东西--而且不是一次。虽然也许我不擅长这个，或者说我的模特级别不对。顺便说一下，这里曾经有一篇关于ARCH模型的文章，所以那里也有一个评论说它不适用于我们。