Une corrélation nulle entre les échantillons ne signifie pas nécessairement qu'il n'y a pas de relation linéaire. - page 53

 
tara: C'est ce que vous êtes.

Et voilà, le claquement...

Je ne suis pas tout à fait ça, je vous assure.

 

Désolé, bien sûr - ce n'est pas le cas.

 

Je ne comprends pas vraiment.

Qu'est-ce que tous ces processus aléatoires ont à voir avec la figure du nombre entier, qui est y=a+bx pour toujours et à jamais.

Et pour appliquer ces connaissances aux processus aléatoires, nous devons soustraire la ligne droite de la représentation numérique de la figure et regarder le résultat. Si c'est un zéro pur, c'est une chose, si ce n'est pas un zéro, c'en est une autre. Mais il faut toujours procéder à un lissage (parfois appelé "detrending"). Il est inutile de discuter du caractère aléatoire des données s'il existe une composante déterministe, et si l'on juge la figure à l'œil, alors s'il existe une composante aléatoire, elle peut être négligée. Et les gens du forum essaient de calculer quelque chose sur le hasard. Il est nécessaire d'effectuer un lissage et d'étudier le résidu.

 
EconModel:

Je ne le comprends pas vraiment.

Il est inutile de discuter du caractère aléatoire des données si elles ont une composante déterministe,

)))))Toutes les variables aléatoires ont une composante déterministe, ce qui les distingue des quantités incertaines. C'est la statistique et l'économétrie matricielles qui séparent la composante déterministe des variables aléatoires.

De manière générale - il est possible et nécessaire de calculer le QC en utilisant les données initiales (prix) du marché Forex. Le CA peut et doit être calculé sur des séries non stationnaires. Le CQ pour les séries stationnaires et ergodiques n'est pas du tout nécessaire - tout est clair et compréhensible pour eux.

 

НЕ совсем знают как применить рецикл в практической тоговле на валютном рынке , рецикл нужен для нахождения в частности наиболее устойчивых (менее подверженных изменениям) динамических систем ,которые являються не чем иным как валютными портфелями

Ainsi, pour aujourd'hui et pour les 2 ou 3 prochains mois, un tel portefeuille consiste en un achat simultané de la Nouvelle-Zélande, de la Livre et de l'Australie contre le Yen, l'Euro et l'USD.

 
Demi:

)))))Toutes les variables aléatoires contiennent une composante déterministe, ce qui les distingue des quantités incertaines.

Alors, quelle composante déterministe pensez-vous être contenue dans le bruit blanc gaussien ?

Dans une large mesure - le CQ peut et doit être calculé sur les données brutes (prix) du marché des changes.

Supposons que vous ayez calculé l'ACF du prix (pas les incréments) d'un instrument sur D1 au cours des 5 dernières années, et que vous constatiez qu'il est positif avec un décalage de 10 jours. Pouvez-vous élaborer une stratégie rentable sur cette base ? :D

 
Integer:


Donc la rangée est stationnaire... Vous ne pouvez donc pas l'utiliser de cette façon, mais seulement pour les premières différences. Imaginons une autre rangée, exactement la même, et une autre encore, mais la ligne est dirigée vers le bas.

Ainsi, la corrélation est parfaitement calculée, lorsque les deux séries sont orientées dans une direction - on obtient 1, lorsqu'elles sont orientées dans des directions différentes - on obtient -1. C'est-à-dire que le résultat est logique, la corrélation est calculée et la valeur correspond à la réalité.
Cependant, les séries sont non-stationnaires, donc on ne peut pas le faire de cette façon :) on doit calculer la corrélation à partir de la première différence. Nous avons donc les séries 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 et -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 - sur de telles données la corrélation ne peut pas être calculée.

C'est ça ! Messieurs

* * *

J'ai fait quelques recherches sur internet sur Granger, et j'y ai rencontré des affirmations selon lesquelles la méthode de Granger ne devrait être appliquée que sur les premières différences... Cependant, dans les manuels plus compétents, il n'y a rien de tel, au contraire, il est écrit que sur les données stationnaires, une autre méthode est appliquée. Mais avec quel aplomb chacun prouve son point de vue... Je ne sais pas, il est évident pour moi que je n'ai pas besoin d'une première différence.

* * *

Tout est clair pour les messieurs économètres et autres... Par conséquent, je prends congé et ne participe pas aux conversations sur le sujet de la corrélation, etc.

Outre la manipulation des formules et des termes, vous devez en comprendre l'essence et la signification.

 
Integer:

J'ai fait quelques recherches sur Internet sur Granger, et j'y ai rencontré des affirmations selon lesquelles la méthode de Granger ne devrait être appliquée que sur les premières différences... Mais il n'y a rien de tel dans les manuels plus compétents, au contraire, il est écrit qu'une méthode différente est appliquée sur les données stationnaires. Mais avec quel aplomb tous prouvent leur justesse... Je ne sais pas, il est évident pour moi que je n'ai pas besoin d'une première différence.

Il ne faut pas lire les "discours" et les "manuels compétents" mais la description de la méthode dans l'original.

http://webber.physik.uni-freiburg.de/~jeti/studenten_seminar/stud_sem_SS_09/grangercausality.pdf

Partie 5, paragraphe 1. Profitez-en.

 
Integer:

C'est ça ! Messieurs

En plus de manipuler les formules et les termes, vous devez en comprendre l'essence et la signification.

Attendez. Maintenant les crêpes vont voler ))))
 
anonymous:

Supposons que vous ayez calculé l'ACF du prix (pas les incréments) d'un instrument sur D1 au cours des 5 dernières années, et que vous constatiez qu'il est positif avec un décalage de 10 jours. Pouvez-vous élaborer une stratégie rentable sur cette base ? :D

Non. Et alors ?

N'avez-vous pas assez de compétences pour mettre le CQ ailleurs qu'à ACF ? Et le CQ entre les instruments ? Non ? Tu ne peux pas y penser ?

Qu'en est-il, par exemple, de l'analyse intermarché ? Non ? Non ? Qu'en est-il du spread trading ? Êtes-vous hors de question ?

Pourquoi ces messages sans intérêt ?