Vergessen Sie zufällige Zitate - Seite 54
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Nun, der Preis ist natürlich eine unabhängige Funktion. Die Nettopositionen von Betreibern, Spekulanten und kleinen Händlern sind eine abhängige Variable. Die Nettowerte werden bis zur Spalte "H" (laut Excel) angezeigt. Dann kommen die berechneten Indikatoren. Dementsprechend hängen sie bereits von den Nettowerten der Betreiber, Spekulanten und kleinen Händler ab.
Typische Art von "Funktion":
Bitte geben Sie mit dem Dateinamen (Tabellennamen) die Namen der Spalten oder deren Nummern an. Zum Beispiel so:
table.XXXXXXX: col1 = col2, col5, col6, was bedeutet, dass die Daten von col1 (kann einen Namen haben) aus den Daten von col2,5,6 berechnet werden. Sie können aus verschiedenen Tabellen stammen, aber dann muss die Spalte mit dem Tabellennamen verknüpft werden.
Die Namen der Spalten sind in den Tabellenüberschriften angegeben. Die Spalten, auf die Sie sich beziehen, sind die Spalten (Excel-Adressierung) von "A" bis "H" und von "O" bis "Q". Alle anderen Spalten sind die Werte der technischen Indikatoren, die anhand der Basiswerte berechnet werden. Ich werde Ihnen kurz die Werte der Balken zeigen:
Offenes Interesse - Offenes Interesse
Noncommercial Long - Long-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten):
Noncommercial Short - Short-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten);
Operators Long - Long-Positionen von kommerziellen Händlern (Hedger);
Operators Short - Short-Positionen von kommerziellen Händlern (Hedger);
Nonrep Long - Long-Positionen von nicht meldenden Händlern (Kleinspekulanten);
Nonrep Short - Short-Positionen von nicht rechenschaftspflichtigen Händlern (Kleinspekulanten).
Achten Sie bitte besonders auf die Nettopositionen der Gruppe. Dieser Derivatwert wird als einfache Differenz zwischen Long- und Short-Positionen einer Gruppe berechnet, z. B. Net Operators = Operators Long - Operators Short, usw. Sie gilt als eine wichtige Kennzahl mit Vorhersagekraft.
Es gibt zumindest einige Punkte, die ich gerne klären möchte.
Der Trend der gewonnenen Daten ist auf der Zeitachse eingezeichnet, obwohl die Stationarität dieser Daten (Zeitabhängigkeit, saisonale Faktoren) nicht erwiesen ist. Vielmehr besteht ein klarer Zusammenhang mit dem Preis: Preis rauf - Betreiberpositionen rauf, Preis runter - Betreiberpositionen runter. Was ist hier der führende Faktor und was ist der Sklave, und das müssen wir herausfinden. Wir würden auch gerne Tests zur Vorhersagekraft dieser Daten sehen. Es wurde wiederholt beobachtet, dass die Extremwerte der Positionen der Teilnehmer viel früher als die Marktunterbrechungen erreicht wurden, d.h. in diesen Fällen hatten sie Vorhersagekraft.
Die Namen der Spalten sind in den Tabellenüberschriften angegeben. Die Spalten, auf die Sie sich beziehen, sind die Spalten (Excel-Adressierung) von "A" bis "H" und von "O" bis "Q". Alle anderen Spalten sind die Werte der technischen Indikatoren, die anhand der Basiswerte berechnet werden. Ich werde Ihnen kurz die Werte der Balken zeigen:
Offenes Interesse - Offenes Interesse
Noncommercial Long - Long-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten):
Noncommercial Short - Short-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten);
Operators Long - Long-Positionen von kommerziellen Händlern (Hedger);
Operators Short - Short-Positionen von kommerziellen Händlern (Hedger);
Nonrep Long - Long-Positionen von nicht meldenden Händlern (Kleinspekulanten);
Nonrep Short - Short-Positionen von nicht rechenschaftspflichtigen Händlern (Kleinspekulanten).
Achten Sie bitte besonders auf die Nettopositionen der Gruppe. Dieser Derivatwert wird als einfache Differenz zwischen Long- und Short-Positionen einer Gruppe berechnet, z. B. Net Operators = Operators Long - Operators Short, usw. Sie gilt als eine wichtige Kennzahl mit Vorhersagekraft.
Es gibt zumindest einige Punkte, die ich gerne klären möchte.
Der Trend der gewonnenen Daten ist auf der Zeitachse eingezeichnet, obwohl die Stationarität dieser Daten (Zeitabhängigkeit, saisonale Faktoren) nicht erwiesen ist. Vielmehr besteht ein klarer Zusammenhang mit dem Preis: Preis rauf - Betreiberpositionen rauf, Preis runter - Betreiberpositionen runter. Was ist hier der führende Faktor und was ist der Sklave, und das müssen wir herausfinden. Wir würden auch gerne Tests zur Vorhersagekraft dieser Daten sehen. Es wurde wiederholt beobachtet, dass die Extremwerte der Positionen der Teilnehmer viel früher erreicht wurden als der Marktbruch, d.h. in diesen Fällen hatten sie eine Vorhersagekraft.
Fangen wir an.
Allerdings ist mir die Aufgabe, die Sie mir gestellt haben, nicht ganz klar.
Womit handeln wir?
Ich werde ein paar Berechnungen anstellen und Sie werden sich dazu äußern.
Fangen wir an.
Allerdings ist mir die Aufgabe, die Sie mir gestellt haben, nicht ganz klar.
Womit handeln wir?
Ich werde ein paar Berechnungen anstellen und Sie kommentieren.
Das wäre doch interessant...
Hier ist ein Beispiel für einen TS-Plan für den Einstieg in den Markt über die Knicke in den Nettopositionen der Marktteilnehmer: "Master Class "Using CFTC reports in trading". Tut mir leid, wenn dies ein wenig vom Thema abweicht.
Fangen wir an.
Die Aufgabe, die Sie mir gestellt haben, ist mir allerdings nicht ganz klar.
Offenes Interesse - Offenes Interesse
Noncommercial Long - Long-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten):
Noncommercial Short - Short-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten) ;
Nehmen wir die angegebenen Spalten aus der ersten Tabelle.
Da nicht alle Variablen die gleiche Mindestanzahl von Beobachtungen haben - 597
Diese Variablen haben die Form.
Histogramm. Man sieht, dass die Verteilung wenig mit der Normalverteilung zu tun hat
Autokorrelation Partielle Korrelation AC PAC Q-Stat Prob
.|******* .|******* 1 0.955 0.955 547.11 0.000
.|******* .|. | 2 0.917 0.053 1052.0 0.000
.|******| .|. | 3 0.886 0.074 1524.4 0.000
.|******| .|. | 4 0.859 0.040 1969.4 0.000
.|******| .|* | 5 0.839 0.076 2394.4 0.000
.|******| .|. | 6 0.815 -0.030 2796.2 0.000
.|******| .|* | 7 0.799 0.088 3182.8 0.000
.|******| .|* |* 8 0.791 0.112 3563.0 0.000
.|******| .|. | 9 0.785 0.047 3937.6 0.000
.|******| .|* |2 10 0.782 0.075 4310.4 0.000
.|******| .|. | 11 0.780 0.047 4681.3 0.000
.|******| .|* 12 0.783 0.106 5055.8 0.000
.|******| .|* 13 0.792 0.114 5439.5 0.000
.|***** | ***|. | 14 0.762 -0.389 5795.2 0.000
Die Wahrscheinlichkeit, dass keine Korrelation zwischen den Beobachtungen besteht, ist gleich Null.
Stationaritätstest nach Beseitigung von Verzerrung und Trend
Nullhypothese: OPEN_INTEREST hat eine Einheitswurzel
Exogen: Konstante, linearer Trend
Verzögerungslänge: 13 (automatisch - basierend auf SIC, maxlag=18)
t-Statistik Prob.*
Augmented Dickey-Fuller-Teststatistik -3,717413 0,0219
Die Wahrscheinlichkeit der Nicht-Stationarität liegt bei etwa 2 %, d. h. nach Entfernung der Verschiebung und des Trends ist die Reihe stationär.
Dies ist nach dem Detrending mit dem HP-Filter deutlich sichtbar.
An der Unterseite des Residuums können Sie sehen, dass sich der Mittelwert nicht verändert, sondern um den Mittelwert schwankt. Aber das Ausmaß der Oszillation variiert - dies erfordert die Modellierung von Heteroskedastizität.
Wenn die Analyse für die erste Variable von Interesse ist, kann ich sie auch für die beiden anderen Variablen durchführen.
Offenes Interesse - Offenes Interesse
Noncommercial Long - Long-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten):
Noncommercial Short - Short-Positionen von nicht-kommerziellen Händlern (Großspekulanten) ;
Betrachten Sie die Beziehung zwischen diesen Variablen. Stellen wir uns eine Frage: Hängt das offene Interesse von den beiden anderen Variablen ab? Wenn ja, können wir diese Liste erweitern.
Sehen Sie sich also die Abhängigkeit des offenen Interesses von den Spekulanten an.
Regressionsgleichung
Schätzungsgleichung:
=========================
OFFENER_ZINS = C(1)*LANG_IN_OI + C(2)*KURZ_IN_OI
Substituierte Koeffizienten:
=========================
OFFENER_ZINS = 181072.989406*LANG_IN_OI + 215543.752303*KURZ_IN_OI
Bewertung der erhaltenen Koeffizienten
Abhängige Variable: OPEN_INTEREST
Methode: Kleinste Quadrate
Datum: 30.07.12 Uhrzeit: 17:46
Stichprobe: 1.597
Eingeschlossene Beobachtungen: 597
Variable Koeffizient Std. Fehler t-Statistik Prob.
LONG_IN_OI 181073.0 6965.536 25.99556 0.0000 Koeffizient Schätzfehler =181073.0, ist 6965.536 etwa 4% - ein bemerkenswertes Ergebnis
SHORT_IN_OI 215543.8 7539.375 28.58907 0.0000
R-Quadrat 0,276436 Aber eine schlechte Übereinstimmung mit dem offenen Interesse an Spekulanten!
Bereinigtes R-Quadrat 0.275220 S.D. abhängige Variable 46013.71
S.E. der Regression 39173.32 Akaike-Infokriterium 23.99272
Summe der quadrierten Residuen 9.13E+11 Schwarz-Kriterium 24.00744
Log Likelihood -7159.828 Hannan-Quinn-Kriterium. 23.99845
Durbin-Watson-Statistik 0,288368
Ich werde dies etwas später fortsetzen.
Wenn die Analyse für die erste Variable von Interesse ist, kann ich sie auch für die beiden anderen Variablen durchführen.
Ja, natürlich wissen Sie das. Das offene Interesse ist nicht einmal so wichtig. Die wichtigste Spalte ist Operatoren. Im Prinzip sollte die nichtkommerzielle Seite spiegelbildlich sein (zumindest kann man das mit dem Auge erkennen). Dennoch gibt es die Meinung, dass dies nicht der Fall ist, und dass es sich trotz der "Ähnlichkeit" der Außenspiegel um unterschiedliche Karten handelt, deren Merkmale mit bloßem Auge nicht erkennbar sind. Auch Kleinspekulanten sollten ihre eigenen unabhängigen Serien geben.
Es ist merkwürdig, dass der OI stationär ist. Im Prinzip sollte er mit dem Preis korreliert sein, der nicht stationär ist. Es stimmt, dass die Höhe der OI (insbesondere bei Settlement-Futures) stark vom Verfallszeitpunkt abhängt und sich diesem immer weiter annähert. Vielleicht ist es genau das, was die Stationarität ausmacht.
Die Beziehung zwischen allen Spalten ist im Allgemeinen einfach (2 Formeln berechnen die kumulative Long- und Short-Position):
OI = Noncommercial Traders Long + Noncommercial Traders Spreading + Operators Long + Nonreportable Long;
OI = Nicht-kommerzielle Händler Short + Nicht-kommerzielle Händler Spreading + Operators Short + Nicht meldepflichtige Short;
D.h. das offene Interesse hat immer zwei Seiten: Kauf und Verkauf. Wenn also das offene Interesse 1 Kontrakt beträgt, bedeutet das, dass zwei Verkäufer ein Geschäft über 1 Kontrakt abgeschlossen haben. Der eine wird eine Short-Position halten, der andere eine Long-Position.
Alles ist auf eine ungleiche Verteilung zwischen den Gruppen ausgerichtet. Und wenn es ein starkes Ungleichgewicht gibt, ist das ein Signal, einen Handel zu tätigen.
Betrachten Sie die Beziehungen zwischen diesen Variablen. Stellen Sie sich die Frage: Hängt das offene Interesse von den beiden anderen ab? Wenn Sie daran interessiert sind, können Sie diese Liste verlängern.
Sehen Sie sich also die Abhängigkeit des offenen Interesses von den Spekulanten an.
Die Regressionsgleichung lautet
OFFENER_ZINS = C(1)*LANG_IN_OI + C(2)*KURZ_IN_OI
Die obige Formel ist nicht ganz einfach, da sie nur kumulierte Long-Positionen oder nur kumulierte Short-Positionen berücksichtigt.