如何最大限度地减少指数的相关性
你不需要把任何东西还原成任何东西。这是个歪门邪道的方法。不要试图复制它--不要学坏。
进入代码库，搜索 "货币指数"。你可以找到可接受的方法。
..那么，这他妈的是什么意思......。
这就是构建NAHRINA指数的主要问题。然后，我们已经可以讨论建造什么，如何建造以及是否值得建造任何东西。
这是构建NAHRINA指数的主要问题。然后，我们可以讨论建造什么，如何建造，以及是否值得建造任何东西。
最后，只有两件事是重要的，一是不滞后的平滑方法，二是指数。
引用一下。
引用一下："首先你需要找到一种无滞后的平滑方法，然后解决将报价分解成指数的问题。假设有这样一种方法。
那么合乎逻辑的结论是：如果我们有非延迟平滑的方法，那么我们为什么需要指数？
也就是说，如果你有这样的方法，那么基本上就需要指数来选择最佳的工具。
所以，有的仪器有一个扇形的平滑的、非延迟的线条，来自这些仪器。
2- 但如果我们有一个没有滞后性的平滑方法，那么为什么我们也需要指数（如作者所说）。
你可以用同样的方法对已经计算好的指数进行平滑处理。 但这2个点会不会是相同的？
因此，有趣的一点是，如果存在这样的平滑方法，并不意味着这种方法是主要的，只有这样，它才可能被应用于多货币。
你不需要把任何东西还原成任何东西。这是个歪门邪道的方法。不要试图复制它--不要学坏。
进入代码库，搜索 "货币指数"。你可以找到可接受的方法。
为什么是曲线？ 重点不是计算指数，而是问货币指数如何能与每个连续的参考值正交。 我不记得代码库里有这个东西。
问题不在于指数的计算，而在于如何在随后的每次倒计时中把货币指数打到正交（零相关）的位置。
例如，这里有一个中心市场))食品交易--价格以每公斤卢布计算。有一个产品是牛肉，一个产品是猪肉。为什么他们的价格应该是独立的？依赖性的来源可能是通货膨胀、税收、可替代性，等等。我们是否应该发明一种独立的合成肉仪器（如300克猪肉+400克牛肉+300克羊肉）？而且独立于什么？另一个像水果一样的合成物？他们的价格最终仍然会被依赖。即使有可能得到合成的食物篮子，在isoria中的相关性很差，我们为什么需要它们，哪里能保证它们与历史不相符合？
例如，以中央市场为例))有一种食品交易--汇率为每公斤卢布。有一种产品叫做牛肉，有一种产品叫做猪肉。为什么他们的价格应该是独立的？依赖性的来源可能是通货膨胀、税收、可替代性，等等。是否有必要发明一种独立的合成肉仪器（如300克猪肉+400克牛肉+300克羊肉）？而且独立于什么？另一个像水果一样的合成物？他们的价格最终仍然会被依赖。即使结果可以是合成的食物篮，在isoria中的相关性很差，我们为什么需要它们，哪里能保证它与历史不相符合？
我说的不是完全没有相关性。 我说的是找到相关性降低、减少、达到某个最低点、开始增加的时刻，无论是正相关还是负相关。这就是最低点的有趣之处。 只是没有2个系列。
我们需要找到一个点（我怀疑这是几何平均位置），相对于这个点，货币指数之间的相关性将达到最小。
我说的不是完全没有相关性。我说的是找到相关性降低、减少、达到某个最低点，并开始增加的时刻，无论是正相关还是负相关。所以这就是最低点的有趣之处。
那么，每种货币在指数中都有一定的权重，因此，权重之和为1。然后尝试找到相关度最小的权重。为了加速，你可以先以大的增量搜索权重，一旦你找到了最小的相关值--减少步骤，更准确地选择
最后只有两件事是重要的。无滞后平滑法和指数。
来引用。
"首先我们需要找到一种无滞后的平滑方法，然后我们将解决将报价分解为指数的问题。假设有这样一种方法。
那么合乎逻辑的结论是：如果我们有非延迟平滑的方法，那么我们为什么需要指数？
如果有这样的方法，那么基本上就需要索引来选择更好的工具。
所以，有的仪器有一个扇形的平滑的、非延迟的线条，来自这些仪器。
2- 但如果我们有一个没有滞后性的平滑方法，那么为什么我们也需要指数（如作者所说）。
你可以用同样的方法对已经计算出来的指数进行平滑处理。 但这2个点会不会是相同的？
因此，有趣的一点是，如果存在这样的平滑方法，并不意味着这种方法是主要的，只有这样，它才可能被应用于多货币分析。
我们必须开始排练问题：我们为什么需要它，我们想在指数中看到什么？然后，关于解释指数读数的方法。如果你有已经运作良好的方法，也许你不应该这么大惊小怪。
场合是这里的一个帖子
https://www.mql5.com/ru/forum/114579/page19#576343https://www.mql5.com/ru/forum/111317/page3
让我们假设索引真的存在，但如果我们有货币，它们就必须存在 :)
而我们可以计算出失踪的美元指数。这不是很好吗？
但是，什么是美元指数，我们只有通过计算前后的相关性才能看到。我们通过所有仪器之间的移动窗口来计算例如10个样本的相关度，然后显示转换前后的平均相关度（为了避免负相关的影响，我们在计算平均数时将对各模块进行求和）。假设改造降低了符号的相关性（我说 "假设"，因为我早已删除了所有的计算结果，但任何人都可以重复计算）。而如果相关性降低了，那么美元指数就不过是一个共同的基础。但由于相关性没有消失，我们可以继续计算，甚至更普遍的基础（通过在计算中引入包括美元指数的注入），并可以继续这种方式很长一段时间，但当下一个指数基础没有减少相关性，而是增加了相关性的时刻到来。就是说，我们已经达到了极限。因此，我们有大量的成分，包括几乎不相关的符号，我们习惯上称之为货币。问题出现了：我们现在应该如何处理它们？你不能在这些数字上进行交易，当然，转换是可逆的，你可以随时重新计算一切。指数就像船上的醉汉，对一些计数进行推断是合乎逻辑的（因为任何平滑的结果都是滞后的，没有滞后，指数就是无用的数字），并将一些计数移回，以获得市场状态。但问题就在这里--仍然没有任何方法可以精确地推断出市场数据。原因是市场不是静止的，而所有的外推方法都要求得到的转换系数是恒定的。因此，使用已知的外推方法，我们将得到（尽管是类似的）具有巨大误差的预测结果。从所有这些基础和指数向后计算，我们会得到误差累积和总的胡言乱语预测。之所以需要这样做，是因为货币对本身的推断可以以较少的误差完成。
如果有人说 "我不需要外推法，我在指数上交易"，但在噪音上交易是不可能的，如果你把噪音抹平，你会得到延迟，那么你在什么上交易？简而言之，无论你怎么看，指数都不会给你带来比随机进入更多的优势。阿门。
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作者说，任何人都可以重复计算。
我没有看到如何。但想比较一下.
1 - 那么如何实现上述目标。