引文中的依赖性统计(信息论、相关和其他特征选择方法)。 - 页 37

 
Demi:
你去那里--就在该主题的第一页,而且模型是具体的。
好吧,那你就不难回答了。请讲。
 
Avals:


是的,那是一种噪音。可以这么说,在输出端))。

它也可能是在模型输入上。但一般来说,这并不重要。噪声是模型没有提供的东西。或者说是做出了可以忽略的假设。

那么,你所说的正确含义是:截断、切断、平均化和任何类似的忽视整体的做法,在这种研究中是允许的吗?也就是说,我们有一连串的ticks作为价格运动的过程。我们可以从中选择个别(根据该方法为 "正确")的报价,并在输入时抛弃其他("错误")的报价。然后从下一个(未来的)序列中选出符合预测模型的,其他不符合的则被丢弃?现在这样做对吗?
 
TheXpert:

))) 什么是趋势?它是用什么来表达的?以什么为单位?它与报价相比如何?有一个趋势和报价怎么会有 "噪音"?去吧。


时间上的线性趋势?初级))。
 
TheXpert:
好吧,那么答案对你来说就不难了。请讲。

是的!
 
...:

"最初的信号是一个报价,但我们也将其粗化为时间框架,或试图从刻度中挤出一些东西(但这是勇敢者的事)。"

对。如果原始信号是一个报价,那么它的粗化就是一个条形。时间框架就是时间。你是否以某种方式将数字转换为时间?

我的意思是说属于我们选择的时间框架的 "条"。
 
...:


那么从定义上看是否正确。"噪声通常是信号的确定性成分与原始信号之间的差异",这意味着--落在预测模型之外的报价就是噪声?


是的,这是正确的。残差的行数=噪音。
 
...:
那么,你所说的一个正确的结果是:截断、切断、平均化和任何类似的忽视整体的做法在这种研究中是允许的吗?

...:
也就是说,我们有一连串的ticks作为价格运动的过程。我们可以从中选择个别(根据该方法为 "正确")的报价,并在输入时抛弃其他("错误")的报价。然后从下一个(未来的)序列中选出符合预测模型的,其他不符合的则被丢弃?现在这样做对吗?
这是不完全正确的。不是所有东西都能被过滤掉。你不可能在一个模型中包含所有的东西,有些东西必须被忽略。接受它是一个错误(或噪音)。

例如,有一个正弦波Asin(Bx)+另一个信号。该信号可能是随机的,也可能不是。我们正试图从总信号中估计一个模型,但只取正弦模型进行估计。我们所忽略的将使我们在估计正弦模型的参数时产生误差。

这在交易中也是一样的。价格是一堆不同过程的混合物,其中一些我们在特定模型中忽略了。被忽视的是噪音。

 
TheXpert:
什么是决定性的部分?在一个星期的时间里,零散地生产一大批东西的滑移是一个决定性的组成部分?我不明白一句话中怎么会有决定性的成分。

安德鲁,我大致上明白你在说什么。例如,噪声可由通信渠道的不完善产生。从这个意义上说,99%的报价可能是纯粹的信号,另外1%是报价提供者一方的过滤器造成的扭曲。

但是,有可能一些非常大的参与者被挑出来,他们的行为可以被当作一个决定性因素,然后其他人的大惊小怪就会被视为噪音。例如,有人决定增加50个点的报价,但在增加的过程中,价格向下移动了1-5个点,也就是说,小玩家在拉低价格。 因此,大叔的信号被扭曲了,结果,系统中产生了噪音。所以它是这样的。

 
是否存在 "噪音 "取决于研究方法。你需要决定 "方法",然后可能谈论 "噪音"。我个人认为,"没有噪音"。每一句话都是一个考验。一句话是 "测试 "的最基本的可能单位。然后,在 "测试单位 "中有一个增加(或减少,在一般情况下,一个变化)。这就是为什么有一个 "趋势"(一个 "难以捉摸 "的概念)的原因,它显示了 "测试单位 "的 "运动方向"。
 
Demi:
是的!

是什么?答案在哪里?

虽然它即将沦为围绕模型的通常的愚蠢的垃圾,但我能感觉到。不感兴趣。