Olvídate de las citas al azar - página 55
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Así que seguiré para terminar la reflexión.
El valor R al cuadrado es sospechosamente pequeño. Preguntémonos si nuestras variables están relacionadas.
Ya se ha demostrado que la ley de distribución dista mucho de ser normal, por lo que no tiene sentido utilizar la correlación de Pearson.
Mira la cointegración:
formaremos una ecuación de cointegración. Tiene la forma:
OPEN_INTEREST = C(1)*LONG_IN_OI + C(2) + C(3)*@TREND
Coeficientes sustituidos:
=========================
OPEN_INTEREST = 61282.4785072 *LONG_IN_OI + 144744.044992 - 211.18145894 *@TREND
El gráfico del residuo de la cointegración:
Lo más probable es que esté parado. Vamos a comprobarlo por si acaso:
Hipótesis nula: RESID01 tiene una raíz unitaria
Exógeno: constante, tendencia lineal
Duración del retraso: 13 (Automático - basado en SIC, maxlag=18)
Estadística t Prob.*
Estadística de la prueba Dickey-Fuller aumentada -4,467506 0,0018
Podemos ver que la probabilidad de que el residuo no sea estacionario es inferior al 2%, lo que significa que el residuo es estacionario.
Esto sugiere que el arbitraje es posible.
Pero hay que tener cuidado. Respondamos a la pregunta de si existe una relación causal entre el interés abierto y los largos
Realicemos la prueba de causalidad de Granger:
Pruebas de causalidad de Granger por parejas
Fecha: 30/07/12 Hora: 19:36
Muestra: 1.597
Retrasos: 2
Hipótesis nula: Obs Estadística F Prob.
OPEN_INTEREST por Granger no causa LONG_IN_OI 595 2.01339 0.1345
LONG_IN_OI por Granger no es la causa de OPEN_INTEREST 0.34719 0.7068
Conclusión:
Poner el interés abierto y los largos en la misma ecuación probablemente no sea una opción. Aunque existe la posibilidad de operar en pares.
En general, la relación entre todas las columnas es sencilla (2 fórmulas para calcular a través de la posición larga agregada y la posición corta agregada):
OI = Operadores No Comerciales Largos + Operadores No Comerciales Spreading + Operadores Largos + Largos no reportables;
OI = Operadores no comerciales en corto + Operadores no comerciales en diferido + Operadores en corto + Corto no declarable;
faa1947:
Ya se ha demostrado que la ley de distribución dista mucho de ser normal: utilizar la correlación de Pearson no tiene sentido.
Se demostró anteriormente que la ley de distribución está lejos de ser normal...
...
Las últimas columnas son de probabilidad...Lee atentamente el primer post del hilo:
...
Espero que nunca más tengamos que calcular la probabilidad y la ley de distribución normal en este foro
...
Lee atentamente el primer post del hilo:
La esperanza es la última en morir © Proverbio popular¿Por qué? ¿Perdón por mi inmodesto interés?
Lee atentamente el primer post del hilo:
La esperanza es la última en morir © Proverbio popularReshetov, como siempre en su repertorio: demostrando que no entiendes nada de nada, pero podrías.
San Sanych ... :)
San Sanych ... :)
Si lo entiende, es aún peor. Sacar de diferentes lugares de diferentes contextos - ¿por qué? ¿Cuál es el objetivo del puesto?
C-4 publicó un sistema real basado en muchas variables (muy raro aquí), sugiere discutir desde una perspectiva diferente a la anterior, hay una herramienta para muchas variables, interesante porque....
¿Puede decirme algo más sobre:
1. Filtro Hedrick-Prescott: según tengo entendido, la función de aproximación es este filtro en particular. En la imagen, parece ser una línea roja marcada como "Tendencia". Es muy similar a una media móvil. Toma la diferencia con respecto a ella y analiza el residuo resultante: la línea verde discontinua de abajo, que es también la línea azul del gráfico siguiente. Es estacionario, pero también parece ser heteroscedático (la aplitud de las oscilaciones es diferente) - no está muy claro, ¿no son propiedades mutuamente excluyentes?
2. sobre la prueba de causalidad de Granger. - Cómo se calcula, al menos en términos generales, y cuál es su significado.