1986выпуск C091-3
Критерий хи-квадрат для гистограмм кластеризованных изменений цены
Крупные повышения цены можно разложить по корзинам дней недели с помощью триггерной гистограммы изменений цены, а затем сравнить с плоским базисом ожидаемых частот. n-method формирует статистику хи-квадрат из этих наблюдаемых и ожидаемых частот, чтобы визуальное скопление можно было сопоставить с формально неравномерным распределением.
- Крупные повышения и понижения цены можно проверить на равномерное или неравномерное размещение в пределах торгового дня, недели или месяца.
- Триггерная гистограмма изменений цены может отнести первое крупное повышение каждой недели к корзинам дней недели, используя в качестве триггера первую сессию торговой недели.
- При базисе равномерного распределения в разобранной гистограмме из пяти корзин по 46 наблюдениям крупных повышений ожидаемая частота в каждой корзине составляет 9.2.
- Расчётное значение хи-квадрат, которое равно или превышает критическое табличное значение при числе степеней свободы, равном числу корзин минус один, считается статистически значимым.
Равномерное и неравномерное размещение
Крупные повышения и понижения цены можно проверить на равномерное или неравномерное размещение в пределах торгового дня, недели или месяца. Скопление крупных движений в один день недели может выглядеть концентрированным, оставаясь лишь визуальным впечатлением.
Редакция: рассматривайте скопление крупных ценовых движений в один день недели как непроверенную визуальную гипотезу. Следующий шаг — разложить движения по корзинам и сопоставить гистограмму с плоским базисом ожидаемых частот.
Скопление крупных повышений цен на соевый шрот по дням недели
Триггер — первый день торговой недели. Статья приводит хи-квадрат 21.60 против равномерной базовой линии 9.2 при 4 степенях свободы.
Триггерная гистограмма изменений цены
Триггерная гистограмма изменений цены — это раскладка крупных изменений цены по корзинам, в которой каждое наблюдение является первым крупным движением после заданного календарного триггера, например после открывающей сессии торговой недели. В историческом рабочем процессе этот триггер относил первое крупное повышение каждой недели к корзинам дней недели, используя первую сессию торговой недели как начальную точку.
В разобранной гистограмме 46 наблюдений крупных повышений были размещены в пять корзин. Наблюдаемые частоты корзин составили 19, 14, 6, 2 и 5.
Ожидаемая частота при равномерном базисе
n-method — это сравнение хи-квадрат наблюдаемых частот корзин гистограммы с частотами, которые появились бы, если бы крупные изменения цены были распределены равномерно. При базисе равномерного распределения каждая из этих пяти корзин имеет ожидаемую частоту 9.2 наблюдения. Ожидаемая частота — это число, которое пришлось бы на каждую корзину гистограммы, если бы крупные повышения были распределены равномерно.
Статистика хи-квадрат и степени свободы
Статистика хи-квадрат, сформированная из этих наблюдаемых и ожидаемых частот, равна 21.60. Число степеней свободы для этого теста равно числу корзин гистограммы минус один, и эта величина используется, когда расчётное значение хи-квадрат сравнивается с критическим табличным значением.
Расчётное значение хи-квадрат, которое равно или превышает критическое табличное значение для данного числа степеней свободы, считается статистически значимым. Редакция: именно это сравнение позволяет отделить наводящую на мысль кластеризацию от формально неравномерного распределения.
Все разборы дорожки · 7 разборов
- 1986Построение гистограмм плотности ценовых изменений и проверка симметрии
- 1986Календарно зафиксированное усреднение категорий гистограммы изменений цены
- 1986Критерий хи-квадрат для гистограмм кластеризованных изменений цены
- 1988Эмпирические подсчёты изменений цены против заимствованной статистики
- 1991Построение тиковых движков под гистограммы ценовых изменений
- 1996Построение гистограммы занятости цены и сглаженного показателя мобильности
- 2003Рассматривайте гэп на открытии как завершённое событие сессии