Perché la distribuzione normale non è normale? - pagina 10
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Scommetto 5.000 dollari che questa affermazione è falsa?
Beh sì, è un'affermazione un po' audace da parte di Sergei che c'è un significato statistico significativo per gli incrementi. È oggettivamente sotto lo zoccolo lì.
Beh, sì, è un po' audace da parte di Sergei dire che c'è un significato statistico significativo per gli incrementi. È oggettivamente sotto lo zoccolo lì.
Ci sono stati degli studi? Forse c'è un link ad un altro thread. Vorrei davvero capire quali modelli sono stati testati e come.a IlyaA
Capisco che stiamo parlando della relazione tra gli incrementi attuali e quelli futuri. E ho il forte sospetto che l'ACF delle prime letture sarà la prova, ma un valore come 0,4 (o giù di lì), per dirla tutta, è discutibile per dimostrare un tale vantaggio. Ma forse Sergei ha qualcosa di nuovo in mente. E ci sono stati molti studi, quindi è difficile da ricordare in una volta sola.
PS: E c'è un'altra sottigliezza, la formula per stimare l'ACF non è del tutto adatta a queste serie, inoltre è necessario stimare l'affidabilità dell'ACF stessa e le stime di errore per ogni ritardo trovato. Non è così semplice lì.
Scommettiamo 5.000 dollari che questa affermazione è falsa?
Dubita dell'autocorrelazione della volatilità? Ed è una relazione tra incrementi di prezzo, anche se modulo.
La mia comprensione è che si tratta della relazione tra gli incrementi attuali e quelli futuri. E ho il forte sospetto che la prova sarà l'ACF delle prime letture, ma un valore come 0,4 (o giù di lì), per dirla tutta, è discutibile per dimostrare un tale vantaggio. Ma forse Sergei ha qualcosa di nuovo in mente. E ci sono state molte ricerche, quindi è difficile da ricordare in una volta sola.
Per esempio, l'analisi candlestick utilizza non solo gli incrementi ma anche gli estremi di blocco e il volume. Ricordo che un mese fa c'era un thread su un EA basato sull'analisi candlestick. Penso che sia iniziato in modo positivo. Ma non vi ho preso parte. E mi chiedo se qualcuno ha studiato non solo i prezzi di chiusura ma anche altre caratteristiche delle candele in aggregato.Per inciso, la somma di serie non stazionarie può essere stazionaria e avere HP. Tali serie sono chiamate serie cointegrate. Clive Granger ha ricevuto un premio Nobel per l'economia per questo. Non l'ho controllato personalmente, ma elite per esempio sostiene che il tasso di cambio dello yen è cointegrato con l'indice dei prezzi al consumo (CPI). Più precisamente con la differenza tra i prezzi al consumo negli USA e in Giappone http://monetarism.ru/cointegration.shtml
a Avals
Non che io entri nei battibecchi degli altri :o), ma Sergei ha scritto chiaramente: "Posso citare tutte le prove che voglio sull'esistenza di dipendenze statisticamente significative tra gli incrementi di prezzo". I vostri argomenti difficilmente possono essere riconosciuti come prove per questo caso, poiché non è ancora chiaro cosa "succede" direttamente agli incrementi (i colleghi non hanno dimostrato nulla). Ma se, supponiamo che non ci sia questa dipendenza per la "fonte" (cioè direttamente l'oggetto della ricerca), è piuttosto strano insistere sulla sua esistenza. Bene, se assumiamo che la volatilità = RMS, la correlazione dei primi ritardi della volatilità per un certo numero di incrementi con finestre abbastanza lunghe (circa 500 campioni) è approssimativamente nella regione di 0,114-0,2 (che, per dirla tutta, è un po' fuori dalla "presenza").
a IlyaA
Non l'ho fatto, ma penso di no, è solo la natura della cosa. Io, per esempio, sono sempre stato interessato a (H+L)/2, perché l'errore nella previsione della "metà" è in qualche modo compensato dalla gamma di prezzo "fluttuante" intorno a quella stessa metà.
E mi piace questo tipo di pressione, la cosa principale è che se il rischio perde, imparerà come battere il mercato in cambio,
ma l'aspettativa di Neutron di vincere in questa scommessa è uguale a quella di perdere.
E tutto dipende dall'onestà dei contendenti, penso che Neutron pagherà in caso di accordo, ma che dire di Risk?
Quindi, se fossi Neutron, non risponderei nemmeno a questo.
Sei un garante?
Poi andiamo in banca e mettiamo 10.000 dollari in una cassetta di sicurezza.
Scrivi l'affermazione di Neutron, e se la confuto, prendo i soldi.
a IlyaA
Capisco che stiamo parlando della relazione tra gli incrementi attuali e quelli futuri. E ho il forte sospetto che l'ACF delle prime letture sarà la prova, ma un valore come 0,4 (o giù di lì), per dirla tutta, è discutibile per dimostrare un tale vantaggio. Ma forse Sergei ha qualcosa di nuovo in mente. E ci sono stati molti studi, quindi è difficile da ricordare in una volta sola.
PS: E c'è un'altra sottigliezza, la formula per stimare l'ACF non è del tutto adatta a queste serie, inoltre è necessario stimare l'affidabilità dell'ACF stessa e le stime di errore per ogni ritardo trovato. Non è così semplice lì.
Se guardiamo la correlazione tra incrementi adiacenti, la correlazione è davvero molto bassa. Se si prendono "gruppi" di incrementi, il quadro comincia ad apparire molto diverso. Non chiedetemi un calcolo rigoroso, le conclusioni sono puramente mie e puramente empiriche.
a Avals
Non che io entri nei battibecchi degli altri :o), ma Sergei ha scritto chiaramente: "Posso citare tutte le prove che voglio sull'esistenza di dipendenze statisticamente significative tra gli incrementi di prezzo". I vostri argomenti difficilmente possono essere riconosciuti come prove per questo caso, poiché non è ancora chiaro cosa "succede" direttamente agli incrementi (i colleghi non hanno dimostrato nulla). Ma se, supponiamo che non ci sia questa dipendenza per la "fonte" (cioè direttamente l'oggetto della ricerca), è piuttosto strano insistere sulla sua esistenza. Bene, se assumiamo che la volatilità = RMS, la correlazione dei primi ritardi della volatilità per un certo numero di incrementi con finestre piuttosto lunghe (circa 500 campioni) è approssimativamente nella regione di 0,114-0,2 (che, per dirla tutta, non è un granché come "presenza").
Il fatto che la volatilità sia autocorrelata è dimostrato da Robert Engle, che incidentalmente ha ricevuto il premio Nobel per l'economia lo stesso anno di Granger (2003). Soprattutto per il modello ARCH, che si basa esattamente sull'autocorrelazione della varianza. Che è ampiamente utilizzato nella gestione del rischio. Brevemente http://www.dengi-info.com/archive/article.php?aid=312