Econométrie : pourquoi la co-intégration est nécessaire - page 24
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Je ne généraliserais pas comme ça. Dans l'ensemble, ils se sont appuyés sur un marché efficace. Et quand le marché a eu une mémoire, tout s'est effondré.
En d'autres termes, alors que le marché était étourdi, il (le marché) était efficace. Dès qu'il (le marché) a acquis de la mémoire, tout s'est effondré. Il est également intéressant de savoir comment il (le marché) a soudainement acquis de la mémoire. Il n'y avait pas de mémoire, et puis il est soudainement apparu de nulle part --- trouver comment généraliser ce point.
:))))))))
Où est-ce que tu vas chercher tes conneries ?
En d'autres termes, alors que le marché était étourdi, il (le marché) était efficace. Dès qu'il (le marché) a acquis de la mémoire, tout s'est effondré. Il est également intéressant de savoir comment il (le marché) a soudainement acquis de la mémoire. Il n'y avait pas de mémoire, et puis il est soudainement apparu de nulle part --- trouver comment généraliser ce point.
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Où est-ce que tu vas chercher tes conneries ?
Eh bien, que puis-je dire, vous pensez que la cointégration, les racines unitaires, etc. sont cool, c'est comme vous voulez. Mon travail consiste à vous avertir que tout dans ce domaine n'est pas aussi cool que le disent les livres. Vous devez comprendre où se situent les cygnes noirs dans cette méthodologie.
faa1947:
Où ?Au moins dans ces hypothèses (en anglais) qui limitent l'applicabilité de vos outils. Et aussi le fait que sur le forex, ces hypothèses ne se réalisent pas substantiellement. Au moins pour Granger et la racine unitaire, je peux presque certainement vous le dire.
Sansanych, je suis impressionné par votre capacité à utiliser habilement les outils "avancés" des statines, pour ainsi dire, sans entrer dans trop de détails : "Une vis martelée tient mieux qu'un tournevis à clous !" (c)
Je ne généraliserais pas comme ça. Dans l'ensemble, ils se sont appuyés sur un marché efficace. Et quand le marché a eu une mémoire, tout s'est effondré.
Je me suis penché spécifiquement sur cette question - LTCM négociait des écarts. Les pertes, qui ont ruiné le fonds de 100 milliards de dollars, provenaient de transactions d'arbitrage. Le groupe de Solomon Brothers à l'origine de ce fonds s'appelait ainsi, le groupe d'arbitrage domestique à revenu fixe.
La confiance dans un marché efficace, oui, ils l'avaient, mais la confiance venait de la direction opposée. Ils ont exploité les inefficacités d'un marché presque efficace.
Le plus drôle, c'est que j'ai regardé sur le forum du courtier A., il s'avère qu'il y a aussi des fans d'arbitrage statistique. Sur plusieurs centaines de pages, ils discutent des méthodes de calcul de la moyenne d'arbitrage. Ils ne savent pas que c'est la moyenne qui a été l'une des marches de l'échafaudage de LTCM. Il s'agit de la question des cygnes noirs. De plus, les cygnes noirs sont dans les hypothèses erronées sur l'applicabilité des méthodes.
Je me suis penché sur cette question en particulier - LTCM négociait des spreads. Les pertes qui ont ruiné le fonds de 100 milliards de dollars provenaient de transactions d'arbitrage. Le groupe de Solomon Brothers à l'origine du fonds s'appelait ainsi, le groupe d'arbitrage domestique à revenu fixe.
Une confiance dans un marché efficace, oui, ils l'avaient, mais la confiance était à l'opposé. Ils ont exploité les inefficacités d'un marché presque efficace.
Le plus drôle, c'est que j'ai regardé le forum du courtier A., il s'avère qu'il y a aussi des fans de l'arbitrage statistique. Sur plusieurs centaines de pages, ils discutent des méthodes de calcul de la moyenne d'arbitrage. Ils ne savent pas que c'est la moyenne qui a été l'une des marches de l'échafaudage de LTCM. Il s'agit de la question des cygnes noirs.
L'expérience montre que toutes les idées brillantes périssent sur de petites choses. Il y avait des options dans ce fonds. Scholes ne pouvait pas s'en passer. Peut-on comparer ? En effet, devrions-nous ?
Il existe une idée concrète pour utiliser la cointégration. Il existe un certain nombre d'outils et de preuves dans ce domaine. Graal? Je ne pense pas. Mais c'est beaucoup plus intéressant que deux mashups.
Jusqu'à présent, j'ai trouvé un bug dans mon optimiseur (c'est un homebrew) qui montrait des résultats incorrects. Je vais la corriger, et on verra.
Je continue à essayer de réunir le collectif pour discuter de problèmes spécifiques. Ce n'est pas aussi simple en cointégration. Il suffit de regarder le graphique de la valeur de probabilité du test de racine unitaire.
Mais, ça ne marche pas.
Du moins dans les hypothèses (assumptions en anglais) qui limitent la portée de vos outils. Et aussi dans le fait que sur le front, ces hypothèses ne sont pas substantiellement respectées. Au moins pour Granger et la racine unitaire, je peux presque certainement vous le dire.
Et plus précisément. Quelles sont les hypothèses qui sont limitatives ?
Quelles hypothèses ne sont pas respectées ?
C'est intéressant pour moi.
L'expérience montre que toutes les idées brillantes périssent sur de petites choses. Il y avait des options dans ce fonds. Scholes ne pouvait pas s'en passer. Peut-on comparer ? Devons-nous le faire ?
Est-il clair que le fonds négociait l'écart entre les options et les autres instruments ? Est-il clair que les problèmes de calcul des options ont été multipliés par les problèmes d'arbitrage ?
Oui, bien sûr.
Si l'on prend la cointégration, même en changeant la méthode d'estimation de la régression de cointégration, on obtient des résultats différents. C'est ce que je veux dire. C'est le genre de choses que je veux faire.
Et plus précisément. Quelles sont les hypothèses qui sont limitatives ?
Quelles hypothèses ne sont pas respectées ?
C'est intéressant pour moi.
La chose la plus simple qui découle du principe de construction des deux tests est que les résidus des équations de régression incluses dans les tests doivent être stationnaires et non corrélés avec la série elle-même, sinon la méthode perd son sens. Pour Granger - tout ce qui précède, mais pour un nombre quelconque de retards dans les équations (ce qui, en pratique, est généralement difficile à mettre en œuvre - ce test est donc bon principalement pour les données macroéconomiques où la longueur des séries - annuelles, trimestrielles, mensuelles - ne dépasse généralement pas des dizaines d'échantillons, mais pas des millions)
Et beaucoup d'autres subtilités.... La normalité de la distribution des résidus, par exemple... (également pas très épanouie)
De plus, en ce qui concerne la causalité, Granger en a introduit une excellente définition, mais comme tout idéal, une telle formulation s'est avérée invérifiable dans la pratique. Ainsi, le test du même nom, même si toutes les conditions préalables sont remplies, ne vous montrera sûrement que l'absence de causalité si elle n'existe pas vraiment, mais pas sa présence si elle existe vraiment.