लैब · D · सर्वसम्मति
तीन मॉडलों को जोड़ने वाली D · सर्वसम्मति के आंतरिक परिणाम: स्वीकृति नियम, समय के साथ चार अवस्थाओं का वितरण, और मॉडल आपस में कितने मिलते-जुलते हैं।
स्वीकृति नियम
यह क्या है: हर क्षितिज के लिए यह बताने वाले बॉक्स कि सर्वसम्मति अपने घटकों को मात देती है या नहीं।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: चुने गए रन का engineD परिणाम; उसी walk-forward खिड़की की हिट दरें।
यह क्या दिखाता है: स्वीकृत, या कौन-सा घटक सर्वसम्मति जितना ही अच्छा है।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: यदि सर्वसम्मति अस्वीकृत हो, तो जोड़ने से कोई मूल्य नहीं जुड़ता; आमतौर पर एक ही मॉडल हावी रहता है और बाक़ी शोर जोड़ते हैं।
समय के साथ चार अवस्थाओं का वितरण
यह क्या है: एक ढेरदार क्षेत्र चार्ट कि हर दिन कितने शेयर मज़बूत संकेत, अस्पष्ट दिशा वाली घटना, कमज़ोर और कोई नहीं अवस्थाओं में हैं।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: चुने गए रन का engineD परिणाम; एक-दिन क्षितिज पर D · सर्वसम्मति के संकेत।
यह क्या दिखाता है: हर दिन के लिए चारों अवस्थाओं में से हर एक कितने शेयरों में दिखी, यह एक-दूसरे पर ढेर किए रंगीन क्षेत्रों के रूप में; क्षेत्रों की कुल ऊँचाई उन शेयरों की संख्या है जिनके लिए उस दिन संकेत बना।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: कुछ अवधियों में «घटना, दिशा अस्पष्ट» क्षेत्र का फूलना उन अवधियों को दिखाता है जब बाज़ार घटनाओं से भरा पर दिशाहीन था। मज़बूत संकेत क्षेत्र का हर समय पतला बने रहना सामान्य है।
मॉडल संकेतों के बीच सहसंबंध
यह क्या है: मॉडल A, B, C, D और W की दिशा शृंखलाओं के बीच सहसंबंध आव्यूह।
इसे कौन-सा डेटा चलाता है: चुने गए रन का engineD परिणाम; एक-दिन क्षितिज पर उन्हीं शेयर-दिनों के दिशा मान।
यह क्या दिखाता है: कोशिकाओं में Pearson सहसंबंध; नीला धनात्मक, लाल ऋणात्मक।
इससे क्या निष्कर्ष निकाला जा सकता है: यदि मॉडल आपस में अत्यधिक सहसंबद्ध हों, तो वे वही जानकारी पढ़ रहे हैं और सर्वसम्मति का योगदान सीमित है। कम सहसंबंध का अर्थ स्वतंत्र जानकारी है, पर इसका यह अर्थ नहीं कि वह स्वतंत्र जानकारी मूल्यवान है।
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