Laboratorio · D · Consenso
I risultati interni di D · Consenso, che combina i tre modelli: la regola di accettazione, la distribuzione dei quattro stati nel tempo e quanto i modelli si somigliano.
Regola di accettazione
Che cos'è: Riquadri che indicano, per ogni orizzonte, se il consenso batte i suoi componenti.
Quali dati lo alimentano: Il risultato engineD dell'esecuzione selezionata; i tassi di successo nella stessa finestra walk-forward.
Che cosa mostra: Accettato, oppure quale componente è almeno altrettanto buono del consenso.
Che cosa se ne può concludere: Se il consenso è respinto, combinare non aggiunge valore; di solito domina un solo modello e gli altri aggiungono rumore.
Distribuzione dei quattro stati nel tempo
Che cos'è: Un grafico ad aree sovrapposte del numero di titoli negli stati segnale forte, evento con direzione incerta, debole e nessuno, per ogni giorno.
Quali dati lo alimentano: Il risultato engineD dell'esecuzione selezionata; i segnali di D · Consenso all'orizzonte di un giorno.
Che cosa mostra: Per ogni giorno, in quanti titoli è stato osservato ciascuno dei quattro stati, come aree colorate impilate; l'altezza totale delle aree è il numero di titoli per cui quel giorno è stato prodotto un segnale.
Che cosa se ne può concludere: L'allargarsi dell'area «Evento, direzione incerta» in certi periodi indica fasi in cui il mercato era movimentato ma senza direzione. È normale che l'area dei segnali forti resti sempre sottile.
Correlazione tra i segnali dei modelli
Che cos'è: La matrice di correlazione tra le serie di direzione dei modelli A, B, C, D e W.
Quali dati lo alimentano: Il risultato engineD dell'esecuzione selezionata; i valori di direzione negli stessi giorni-titolo all'orizzonte di un giorno.
Che cosa mostra: Correlazione di Pearson nelle celle; blu positiva, rossa negativa.
Che cosa se ne può concludere: Se i modelli sono molto correlati tra loro, leggono la stessa informazione e il contributo del consenso è limitato. Una correlazione bassa indica informazione indipendente, ma ciò non significa che quell'informazione indipendente abbia valore.
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