引文中的依赖性统计（信息论、相关和其他特征选择方法）。 - 页 25

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Candid:

我没有记错的话，这里的输入数据是增量百分比模块？

但如果是这样的话，那么这基本上是相同的波动性（即它的单调和不明确的功能），人们期望所有与波动性有关的影响也会出现在这里，尽管是以某种过滤的形式。而且，由于波动的影响似乎远远超过所有其他市场现象，在其背景中看到 "其他东西 "的前景看起来相当有问题。我再说一遍，我认为尝试从原始数据中持续排除已知但 "无用 "的影响是更有希望的。

顺便问一下，阿列克谢（Mathemat），你在模块中也有源数据吗？

日安!

对于所有的外汇图表，我都是以点来计算的（与股票市场相反）。

第二--我保存了符号，也就是说，我不采取模数。所有你所看到的D1、M5、H1 - 是以点为单位计算的回报，离散为5个字母的符号，价格变化的符号被保留下来。

H1的最后一张图表--我对收益率进行了平方，以消除符号。

 
HideYourRichess:

事实上，伟大的玻尔和伟大的香农，在解决他们的问题时，从本质，"物理学"，到数字，与这里发生的不同。

第二个问题，不可能向想要相信的人解释--他们的信仰是错误的。如何可能向人们解释该方法不适用，因为它是为静止性和独立性设计的。甚至可以说是马尔科夫链形式的独立性，在任何情况下，它排除了方法对存在比所考虑的时间更长的 "记忆 "的数据的适用性。非平稳性和依赖性（我想再次强调，这种依赖性也是非平稳的，因此无论是CM，还是条件熵都不起作用）直接来自对产生报价流的市场过程的理解。

不，他们不是从观点出发，而是从事实出发:))这是个笑话:)。

你是在要求真实过程的严格静止性吗？我希望不会。让我们继续前进。我们需要规律性，即一个存在足够长的时间的效果。也就是说，我们对市场中的静止（至少是近似的，至少是在我们的样本所限制的时间内）过程感兴趣。换句话说，该仪器完全可以满足这一目的。

 
alexeymosc:

下午好!

对于所有的外汇图表，我都是以点来计算的（相对于股市而言）。

第二--我保存了符号，也就是说，我不拿它们做模数。你所看到的所有D1、M5、H1 - 是以点为单位计算的回报，离散为5个字母的符号，价格变化的符号被保留下来。

H1的最后一张图表--我对收益率进行了平方，以消除符号。

当然，标志的存在会带来很大的不同。只是在你的文章中，只给出了正值的概率密度函数。
 
Candid:
当然，标志的存在带来了很大的不同。只是，在你的文章中，概率密度函数只给出了正值。

这些函数不是由回报率决定的，而是由计算出的相互信息值决定的，而且这个值不能是负的。

在哈布拉的文章中，关于回报的标志也被保留了下来，但在那里我采取了百分比的增量。但这并没有什么区别。

这里--比较欧元兑美元H1 的最后两张图表。在第一种情况下，增量的符号是保留的，在第二种情况下，它被省略了。第二个系统的信息性自然更高。但即使有运动方向的标志，信息量也不低。这已经很有意思了。

 
alexeymosc:
这些函数不是基于收益，而是基于计算出的相互信息的值，而且这个值不能是负的。

是的，我已经注意到，我错了。

在任何情况下，如果该方法即使在重要的数据上也能感觉到波动的影响，这反而说明它是有利的，我认为。

 
Candid:

是的，我已经注意到，我错了。

在任何情况下，如果该方法即使在标志性的数据上也能感觉到波动的影响，这反而有利于它的发展，我认为。

我在这里给出了下面的实际计算表--这就是真实的欧元兑美元M5报价：https://www.mql5.com/ru/forum/135430/page22

状态1是较低的四分位数（强烈的向下运动），状态5是强烈的向上运动。自变量返回一步，即最近的滞后期。可以看出，如果源值=1，接收器更可能取值1或5，但偏向于5。

如果源头取值为5，那么接收者要么是1，要么是5更有可能向1倾斜。这些东西减少了接收器状态的不确定性。波动性和对具体 数值的偏度在这里都起到了作用。通过单独隔离波动率，对特定数值（而不是对1-5的极值）的信息成分仍然存在。

我特意贴出这张截图，以使研究的本质更加清晰。一切都是基于概率和密度函数。

 
joo:
如何进行搜索，不是用蛮力吗？ 。

过度杀戮是一种选择。你可以尝试用相互信息作为健身函数的遗传搜索算法。

想象一下，你有一组100个变量，它们被平均抽样。可能发生的情况是，如果变量5取值为3，变量76取值为1，那么因变量取值为4的概率为75%。但为了对这对自变量进行抽样，我们需要测量两个自变量和因变量之间的相互信息100*100-100次。而如果我们想看一下三个自变量的组合

 
Avals:
不产生基于GARCH的SB。你需要取一个真实的系列，并根据真实的波动性生成一个SB。我在这里发布了一个脚本https://forum.mql4.com/ru/41986/page10，它使用tick volumetric将真实仪器的离线历史替换成SB。这样的SB几乎100%地复制了真实的Vol。GARCH等，他们没有考虑到许多细微的差别，如不同的波浪周期和许多其他。如果SB的这一行和它所产生的一行之间有区别，那就更有意思了 :)

这是个好主意。 这里有一个生成的与欧元兑美元相同波动率的SB图表。阿列克谢，请为它进行分析。让我们看看是否有任何差异。
附加的文件：
eurusd_r.zip  499 kb
 
Candid:

不，他们不是从观点出发，而是从事实出发:))这是个笑话:)。

你是在要求真实过程的严格静止性吗？我希望不会。让我们继续前进。我们需要规律性，即一个存在足够长的时间的效果。也就是说，我们对市场中的静止（至少是近似的，至少是在我们的样本所限制的时间内）过程感兴趣。就是说，这个设备对目标来说是相当充分的。

没错，你希望如此。根据我的计算，在市场上不同时间发生的过程，可以说是相差很多倍的。不是你所希望的百分比。你正试图将发生在一个时间的过程与另一个时间的过程进行比较--方法的静止性和充分性来自于此。这种非平稳性的反映可以在波动性的变化中看到（包括周期性的和零星的），但即使这样也不完全。

在这里，似乎很多人都读过希尔耶夫关于帕斯图霍夫作品的讲座，似乎当仪表说 "波动性本身就是波动性 "的时候，应该清楚一切都不简单，我们必须仔细观察我们的工作。但是没有，我们又一次看到了在市场上拉一些配方的企图。

简而言之，做你想做的，这是你的时间和你的损失。当然，如果你喜欢研究数字的过程--那是另一回事，只有爱好的乐趣。

 
HideYourRichess:

没错，你希望如此。根据我的计算，在市场上不同时间发生的过程，可以说是相差很多倍的。不是你所希望的百分比。

首先，我们理解它。非稳定性是你必须忍受的，在最坏的情况下，你必须放弃你的血汗钱。

其次，通过5个量级的离散化，我们对数据序列进行了粗化，噪声至少在量级范围内被部分吸收。密度函数变得均匀。

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