Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal - página 51
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Alsu, anónimo ayúdame a entender. ¿Qué significa? Resulta que la aparente correlación positiva entre Bid y Ask de cualquier símbolo es una ficción. ¿Y la correlación negativa entre las cotizaciones de avance y retroceso también es algo que se puede desechar, porque no tiene ni estacionariedad ni ergodicidad?
1. Si no supieras cómo se han obtenido las series de los ejemplos, ¿cómo reconocerías (preferiblemente con un ejemplo) que no se trata de cantidades correlacionadas al 100% sino de cantidades colineales? ¿Se aplica una restricción similar (investigar la colinealidad) a la autocorrelación?
2. ¿Cuál es la relación aritmética entre la oferta y la demanda?
P.D. "Cuanto más se adentra en el bosque, más gruesos son los partisanos", parece que buscamos la interrelación, y allí, donde esta interrelación se revela con mayor nitidez, ... desconcierta. Y sólo querías evaluar la correlación de las dos filas en algún momento del pasado.
Resultaque la aparente correlación positiva entre Bid y Ask de cualquier símbolo es una ficción. Y la correlación negativa entre las cotizaciones hacia adelante y hacia atrás también es algo que se puede desechar, ya que no hay estacionariedad
Puedes tirarlo. Utiliza filas fijas.
(3) Cómo cuantificar los datos
Tome la primera diferencia entre las velas, no es HP BP. Por qué va a tener una distribución normal si una vela tiene X operaciones y la otra tiene 100X operaciones y todas con volúmenes diferentes. ¿Investigar la historia de las garrapatas, el nivel II de la historia? Cuanto más profundo sea, más diferencias habrá entre los corredores.
Puedes cuantizar por volumen si tienes acceso a él.
Puedes no cuantizar en absoluto. Entonces la fórmula de la correlación será diferente.
En cualquier caso, no se conseguirá la normalidad sólo con la cuantificación del precio.
Las ofertas y los pedidos son simplemente mejores ofertas y... y así sucesivamente. ¿Pueden cambiar si no hay comercio real? Claro que sí. ¿Pueden permanecer sin cambios si hay un intercambio? Sí, absolutamente (parcialmente ejecutado). Precio medio. ¿Qué pasa con los momentos en los que el diferencial aumenta varias veces, qué pasa con el precio medio o la mejor banda?
Si se calcula por los precios de las operaciones, los resultados serán ruidosos debido al rebote entre la oferta y la demanda.
Para el precio medio se puede utilizar, si el instrumento es lo suficientemente líquido.
La mejor solución es utilizar la media aritmética entre los precios esperados de dos órdenes de mercado (compra y venta) de un determinado volumen preestablecido. Pero para ello necesitamos los datos del Nivel 2.
Los valores colineales no pueden participar en los cálculos estadísticos.
No es cierto :P Es sólo que se utilizan métodos diferentes. Por ejemplo, en lugar de la regresión lineal se puede utilizar la regresión de componentes principales.
La correlación es una constante. Si cada muestra de dos SV para la que se calcula la correlación es estadísticamente igual a otras muestras de la población general de esos SV, entonces podemos decir que los dos SV son dependientes. Más concretamente, su comportamiento es similar. Esto es válido para los SV con distribución normal.
Si los SV no son normales, se aplica la cointegración, cuando la característica de la dependencia mutua de dos SV no es un número, sino una serie con determinadas propiedades.
Las condiciones de aplicabilidad de la correlación y la cointegración no están escritas correctamente. La correlación (en particular, los métodos de rango) es aplicable independientemente de la forma de la distribución, basta con la estacionariedad y la ergodicidad de las variables aleatorias. Las pruebas de cointegración tampoco dependen de la forma de la distribución, sólo se requiere el mismo orden de integración de los procesos aleatorios (el orden debe ser mayor que cero).
Puedes tirarlo. Utiliza filas fijas.
Puede cuantificar por volumen si tiene acceso a él.
No se podía cuantificar en absoluto. Entonces la fórmula de la correlación será diferente.
De todos modos, la cuantificación de los precios por sí sola no garantiza la normalidad.
Si se hacen cálculos sobre los precios de las transacciones, los resultados serían ruidosos debido a la presencia de rebotes de oferta y demanda.
Puede utilizar el precio medio, si el instrumento es suficientemente líquido.
La mejor manera es utilizar la media aritmética entre los precios esperados de dos órdenes de mercado (de compra y de venta) de cierto volumen preestablecido. Pero para ello necesitamos los datos del Nivel 2.
No es cierto :P Es sólo que se utilizan métodos diferentes. Por ejemplo, se puede utilizar la regresión de componentes principales en lugar de la regresión lineal.
Las condiciones de aplicabilidad de la correlación y la cointegración no están escritas correctamente. La correlación (en particular los métodos de rango) es aplicable independientemente de la forma de la distribución, basta con la estacionariedad y la ergodicidad de las variables aleatorias. Las pruebas de cointegración tampoco dependen de la forma de la distribución, sólo se requiere el mismo orden de integración de los procesos aleatorios (el orden debe ser mayor que cero).
Por supuesto, sus observaciones son más precisas que las mías.
Pero.
Yo, creo que mi definición es más correcta ya que se ve más claramente la aplicación de la misma, y para mí esto es mucho más importante que la pureza de las definiciones. En general, estoy tratando de olvidar todas esas definiciones que me enseñaron en el instituto y tomar el significado del término en forma de código de programa. Tomar un código específico, por ejemplo R, y ejecutar ese código para calcular la cointegración es la definición de esa palabra. Esta es, en mi opinión, la única manera de desvincularse de la floreciente diversidad pseudocientífica de la ciencia rusa. Esto refleja mi deseo de lucro, no de disertación.
Así que si pudieras dar las especificaciones de algún paquete, preferiblemente R, para respaldar lo que dices, sería súper valioso para mí.
Chicos, aplicad al menos algo de lo anterior a vuestro comercio, y luego evaluad los resultados estadísticamente:)
Señores, ¿pueden decirme si esta serie de datos es estacionaria o no estacionaria?
Señores, ¿pueden decirme si esta serie de datos es estacionaria o no estacionaria?
¿Y cuántas observaciones se representan? ¿Sólo dos, o hay una docena?
¿Cuántas observaciones se representan? ¿Sólo dos, o hay una docena?
Mucho. Mucho.
Pues bien, I(1), inestable.