Logo el.boatexistence.com

Πότε είναι χρήσιμη η αυτοσυσχέτιση;

Πίνακας περιεχομένων:

Πότε είναι χρήσιμη η αυτοσυσχέτιση;
Πότε είναι χρήσιμη η αυτοσυσχέτιση;

Βίντεο: Πότε είναι χρήσιμη η αυτοσυσχέτιση;

Βίντεο: Πότε είναι χρήσιμη η αυτοσυσχέτιση;
Βίντεο: Machine Learning with Python! Train, Test, Split for Evaluating Models 2024, Ενδέχεται
Anonim

Η αυτόματη συσχέτιση μπορεί να είναι χρήσιμη για τεχνική ανάλυση, Αυτό συμβαίνει επειδή η τεχνική ανάλυση ασχολείται περισσότερο με τις τάσεις και τις σχέσεις μεταξύ των τιμών των χρεογράφων χρησιμοποιώντας τεχνικές χαρτογράφησης. Αυτό έρχεται σε αντίθεση με τη θεμελιώδη ανάλυση, η οποία εστιάζει στην οικονομική υγεία ή τη διαχείριση μιας εταιρείας.

Πώς είναι χρήσιμη μια αυτοσυσχέτιση;

Η αυτοσυσχέτιση αντιπροσωπεύει το βαθμό ομοιότητας μεταξύ μιας δεδομένης χρονικής σειράς και μιας καθυστερημένης εκδοχής του εαυτού της σε διαδοχικά χρονικά διαστήματα. … Οι τεχνικοί αναλυτές μπορούν να χρησιμοποιήσουν την αυτοσυσχέτιση για να μετρήσουν πόση επιρροή έχουν οι προηγούμενες τιμές ενός τίτλου στη μελλοντική του τιμή

Είναι η αυτοσυσχέτιση καλή ή κακή χρονική σειρά;

Σε αυτό το πλαίσιο, η αυτοσυσχέτιση στα υπολείμματα είναι 'κακή', επειδή σημαίνει ότι δεν μοντελοποιείτε αρκετά καλά τη συσχέτιση μεταξύ των σημείων δεδομένων. Ο κύριος λόγος για τον οποίο οι άνθρωποι δεν διαφέρουν τη σειρά είναι επειδή στην πραγματικότητα θέλουν να μοντελοποιήσουν την υποκείμενη διαδικασία ως έχει.

Γιατί χρειαζόμαστε συνάρτηση αυτοσυσχέτισης;

Η συνάρτηση αυτοσυσχέτισης (ACF) ορίζει πώς τα σημεία δεδομένων σε μια χρονοσειρά σχετίζονται, κατά μέσο όρο, με τα προηγούμενα σημεία δεδομένων (Box, Jenkins, & Reinsel, 1994). … Κατά συνέπεια, το ACF είναι συνάρτηση της καθυστέρησης ή της υστέρησης τ, η οποία καθορίζει τη χρονική μετατόπιση που ελήφθη στο παρελθόν για την εκτίμηση της ομοιότητας μεταξύ των σημείων δεδομένων.

Γιατί είναι σημαντική η αυτοσυσχέτιση στις χρονοσειρές;

Συνάρτηση αυτόματης συσχέτισης (ACF) Χρησιμοποιήστε τη συνάρτηση αυτοσυσχέτισης (ACF) για να προσδιορίσετε ποιες καθυστερήσεις έχουν σημαντικές συσχετίσεις, να κατανοήσετε τα μοτίβα και τις ιδιότητες των χρονοσειρών και, στη συνέχεια, να χρησιμοποιήσετε αυτές τις πληροφορίες για τη μοντελοποίηση των δεδομένων χρονοσειρών.… Μπορείτε επίσης να καθορίσετε εάν υπάρχουν τάσεις και εποχιακά μοτίβα.

Συνιστάται: