Économétrie : parlons du bilan de l'UC. - page 7

 
Demi:


Qui a dit de telles bêtises ? Ce sont les résultats du TS - ils peuvent très bien être stationnaires.

Prenez un TS qui s'effondre d'environ la taille de l'écart - les résultats du trading seront stationnaires.


Ce n'est pas de la stupidité, c'est de la joie. Si votre TS se vide et que le résidu est stationnaire, alors c'est sans espoir.

S'il s'effondre et que la balance n'est pas stationnaire - alors ce TS est dangereux, car vous ne pouvez rien dire du tout.

Ce n'est donc pas idiot du tout.

 
Demi:

qu'est-ce que la "normalité dans la zone négative" ?

l'absence de queues épaisses en particulier
 
Demi:


OK, d'accord.

Nous constatons que le modèle est adéquat et que son mode opératoire est immuable. Et ensuite ? Pour quoi avons-nous construit le modèle ?

Que faire si le modèle est inadéquat ? Eh bien, trouvons un modèle de régression non linéaire et il sera adéquat. Et puis quoi ?

Laissez-moi vous dire un autre secret : l'analyse de régression est un outil de prévision. Que prédisons-nous ici ?

Je voudrais prédire la stabilité du TS. S'il est rentable, il le sera.
 
Avals:


Ce n'est pas la première fois que vous insistez sur la normalité sur ce forum.

Pourquoi la normalité et non la stationnarité. La normalité est une exigence plus forte et redondante. Ou est-ce que je rate quelque chose ?

 
faa1947:
Je voudrais prédire la stabilité du TS. S'il est rentable, il le sera.


Ce n'est pas ainsi que l'on définit la stabilité. Seulement une prédiction de la rentabilité.

La stabilité est la même chose que la stationnarité. Elle peut se manifester en un an ou deux

 
faa1947:

Ce n'est pas la première fois que vous insistez sur la normalité sur ce forum.

Pourquoi la normalité et non la stationnarité. La normalité est une exigence plus forte et redondante. Ou est-ce que je rate quelque chose ?


pour les résidus de régression ne requiert que la normalité
 
faa1947:

Ce n'est pas la première fois que vous insistez sur la normalité sur ce forum.

Pourquoi la normalité et non la stationnarité. La normalité est une exigence plus forte et redondante. Ou est-ce que je rate quelque chose ?


Ainsi, la somme des distributions statiques indépendantes tend à être normale. S'ils sont dépendants, nous obtenons une distribution différente de la distribution normale. Mais, bien sûr, dans les petits intervalles, la distribution statistique peut être différente.
 
Avals:

Pas de queues de pie en particulier.


Quel est l'idiot qui rejetterait une TS rentable si sa distribution a ou non des queues grasses ?

Il existe un TS rentable donnant, par exemple, un bénéfice de 30 % par mois pendant un an, mais il présente des queues épaisses dans la distribution des soldes du modèle de tableau d'équilibre. Et alors ?

 
Demi:

Pour les résidus de régression, seule la normalité est requise.
La non-normalité du résidu d'une régression est une question de confiance dans l'estimation de cette régression. S'il n'est pas normal, le résidu doit être modélisé, ce pour quoi il existe un grand nombre de méthodes. La stationnarité est mo constante et la dispersion constante, que faut-il de plus pour le bonheur du trader ?
 
Avals:

donc la somme des distributions statistiques indépendantes tend à être normale. S'ils sont dépendants, nous obtenons une distribution différente de la distribution normale. Mais, bien sûr, dans les petits intervalles, la distribution des stat peut être différente.

Tu t'en es sorti avec la réponse. DEMI a cité une réponse tirée d'un manuel sur l'analyse de régression, mais il y a peu d'analyse de régression lorsqu'on modélise le kotir. Et la normalité n'y est présentée nulle part.