Korrelation, Allokation in einem Portfolio. Berechnungsmethoden - Seite 5

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Aleksey Nikolayev:
Es gibt ein Problem mit der trivialen Korrelationsberechnung. Aufgrund der Nicht-Stationarität der Preisschritte führt dies zu falschen (oft überhöhten) Ergebnissen. Aus diesem Grund wählt die Ökonometrie in der Regel den schwierigen Weg, ein autoregressives Modell für die Reihe zu konstruieren.
Könnten Sie die Frage bitte in einer PM näher erläutern?
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Könnten Sie die Frage bitte in einer privaten Nachricht näher erläutern?

Hier ist ein einfaches Beispiel für diesen Effekt. Ich bin nicht bereit, allgemein zu beschreiben, wie man damit umgeht, da es sich im Wesentlichen um einen Ökonometriekurs handelt)

Erzeugen wir vier unabhängige Stichproben gleicher Länge mit unterschiedlichen erwarteten Auszahlungen - die ersten beiden haben den Wert Null, die übrigen den Wert Eins. Es wird erwartet, dass alle paarweisen Korrelationen nahe bei Null liegen. Jetzt machen wir zwei Proben davon, eine aus der ersten und der dritten, und eine aus der zweiten und der vierten. Sie sind natürlich unabhängig und daher nicht korreliert, aber die Stichprobenkorrelation ist deutlich größer als Null. Der Code in R und sein Ergebnis:

n <- 1000
v1 <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
v2 <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
v3 <- rnorm(n, mean = 1, sd = 1)
v4 <- rnorm(n, mean = 1, sd = 1)

v5 <- c(v1, v3)
v6 <- c(v2, v4)

print(cor(v1, v2))
print(cor(v3, v4))
print(cor(v5, v6))

0.01907343
0.01391064
0.2173542
 
Aleksey Nikolayev:

Hier ist ein einfaches Beispiel für diesen Effekt. Ich bin nicht bereit, allgemein zu beschreiben, wie man damit umgeht, da es sich im Wesentlichen um einen Ökonometriekurs handelt)

Erzeugen wir vier unabhängige Stichproben gleicher Länge mit unterschiedlichen erwarteten Auszahlungen - die ersten beiden haben den Wert Null, die übrigen den Wert Eins. Es wird erwartet, dass alle paarweisen Korrelationen nahe bei Null liegen. Jetzt machen wir zwei Proben davon, eine aus der ersten und der dritten, und eine aus der zweiten und der vierten. Sie sind natürlich unabhängig und daher nicht korreliert, aber die Stichprobenkorrelation ist deutlich größer als Null. Der Code in R und sein Ergebnis:

Wird das nicht im RNG gemacht?
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Wird das nicht in RNG gemacht?

Eher PRNG, aber man kann eine Verbindung zu einem Quanten-RNG herstellen, wenn man will).

Ja, die Funktion rnorm() in R erzeugt eine normalverteilte unabhängige Stichprobe mit bestimmten Parametern.

 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
Beantworten Sie die Frage, oder gehen Sie zu den anderen Themen über.
Ich weiß nicht, was du zählst, aber es scheint nicht richtig zu sein.
Genau darum ging es in dem Beitrag.
Und Ihre Antwort riecht nach einer rosaroten Brille.
Schließlich sind die zu 100 % korrelierenden Paare, die Sie haben, vom Tisch.
Ich hoffe, die Paare sind vorsynchronisiert?
 
Aleksey Nikolayev:

Eher PRNG, aber man kann sich auch mit einem Quanten-RNG verbinden, wenn man will).

Ja, die Funktion rnorm() in R erzeugt eine normalverteilte unabhängige Stichprobe mit bestimmten Parametern.

sehr wählerisch: subtrahieren/verwenden sie entropie? der technische prozess (funktion), der unangenehm lange dauert. sie (entropie) sammelt sich langsam an, und ohne sie ist nichts kryptoresistent

Was die Vermischung betrifft - welches Ergebnis wurde erwartet? Ich habe den Eindruck, dass selbst in der Theorie eine teilweise Korrelation obligatorisch sein wird.

 
Maxim Kuznetsov:

sehr, sehr pingelig: lesen/verwenden sie entropie? der prozess (die funktion) dauert unangenehm lange. sie (entropie) sammelt sich langsam an, und ohne sie sind die dinge nicht kryptosicher.

Was die Vermischung betrifft - welches Ergebnis wurde erwartet? Ich habe den Eindruck, dass selbst in der Theorie eine teilweise Korrelation obligatorisch sein wird.

Es gibt ein Paket in R, mit dem man eine Verbindung zu einem Quantencomputer herstellen und echte SF messen kann. Irgendwo im Forum habe ich sie bereits für deinen Namensvetter gepostet) Für PRNG in R kannst du aus einer Reihe von Algorithmen wählen (du kannst die Hilfe lesen), aber ich bin nicht wirklich auf die Frage eingegangen.

Korrelation und selektive Korrelation sind sehr unterschiedliche Dinge. Zum Beispiel kann es durchaus sein, dass es keine Korrelation gibt, während die Stichprobenkorrelation für fast jede Probe berechnet werden kann. Das Problem ist ein völliges Missverständnis der einfachen Tatsache, dass Stichprobenkorrelation nicht die Definition von Korrelation ist (sondern nur eine Schätzung, die nicht immer genau ist).

 
Aleksey Nikolayev:

Es gibt ein Paket in R, mit dem man eine Verbindung zu einem Quantencomputer herstellen und echte SFs messen kann. Irgendwo im Forum habe ich sie bereits für deinen Namensvetter gepostet) Für PRNG in R kannst du aus einer Reihe von Algorithmen wählen (du kannst die Hilfe lesen), aber ich bin nicht wirklich auf die Frage eingegangen.

Korrelation und selektive Korrelation sind sehr unterschiedliche Dinge. Zum Beispiel kann es durchaus sein, dass es keine Korrelation gibt, während die Stichprobenkorrelation für fast jede Probe berechnet werden kann. Das Problem ist ein völliges Missverständnis der einfachen Tatsache, dass Stichprobenkorrelation nicht die Definition von Korrelation ist (sondern nur eine Schätzung, die nicht immer genau ist).

Gsc schätzte sie, indem es die Verteilung der Anzahl der identisch erzeugten Zählungen aufzeichnete. Je flacher die Linie, desto besser ist sie logischerweise. Es hat ein paar Millionen Generationen gedauert. Und man kann alles deutlich sehen. Normalerweise liefert derselbe Algorithmus immer eine Kopie der Verteilung, egal wie zufällig er angeblich ist.
 
Renat Akhtyamov:
Gsc wurde in der Regel geschätzt, indem eine Verteilung der Anzahl der identisch erzeugten ss aufgetragen wurde. Je flacher die Linie, desto besser. Es dauerte mehrere Millionen Generationen. Und man kann alles deutlich sehen. Normalerweise liefert derselbe Algorithmus immer eine Kopie der Verteilung, egal wie zufällig er angeblich ist.

Ein typisches Beispiel dafür, dass die menschliche Intuition bei theoretischen Problemen nicht gut funktioniert. Die Wahrscheinlichkeit, dass es Zufälle gibt, ist sehr hoch (Paradoxon der Geburtstage)

 
Aleksey Nikolayev:

Es gibt ein Paket in R, mit dem man eine Verbindung zu einem Quantencomputer herstellen und echte SFs messen kann. Irgendwo im Forum habe ich sie bereits für deinen Namensvetter gepostet) Für PRNG in R kannst du aus einer Reihe von Algorithmen wählen (du kannst die Hilfe lesen), aber ich bin nicht wirklich auf die Frage eingegangen.

Korrelation und selektive Korrelation sind sehr unterschiedliche Dinge. Zum Beispiel kann es durchaus sein, dass es keine Korrelation gibt, während die Stichprobenkorrelation für fast jede Probe berechnet werden kann. Das Problem ist ein völliges Missverständnis der einfachen Tatsache, dass Stichprobenkorrelation nicht die Definition von Korrelation ist (sondern nur eine Schätzung, die nicht immer genau ist).

Wie viel hat sich die Wissenschaft also getraut zu sagen? Was genau ist das Ergebnis, das nicht zufriedenstellend ist?

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