Correlazione zero del campione non significa necessariamente che non ci sia una relazione lineare - pagina 48

 
C-4:
Non c'è modo migliore per dirlo: la conclusione è inequivocabile: si dovrebbe contare QC su I(0) e solo su I(0).

(Era ora che rallentassimo questa corsa nei boschi...) Restiamo con i piedi per terra.

Il problema è che state ballando il TwiSt in modo sciatto. Gettate in giro formule, parole, definizioni e conclusioni con noncuranza.

Chi "ha bisogno", tu personalmente? O "in generale, sempre" o "per le serie temporali"?

Nella scienza del TwiSt (ai tempi di Carl, beh di Pearson) non c'era e non c'è un'unica metodologia unificata per risolvere i problemi come c'è in altri metodi numerici. TwiSt ha un insieme di metodi, la maggior parte dei quali sono applicabili in modo affidabile a variabili casuali che sono normalmente distribuite, secondo Carl (Gauss). Quindi non importa solo in quale formula ficcare i risultati delle misurazioni, importa anche QUALE ragionamento logicamente correlato si accompagna a quei calcoli. Questo è il "problema" della teorizzazione moderna.

La scienza TwiSt verifica semplicemente delle ipotesi. E per non perdere questa stessa ipotesi nel corso del ragionamento - è necessario che TUTTA, ripeto TUTTA la catena di calcoli sia ricontrollata per coerenza con l'OBIETTIVO (e l'ipotesi) fissati.

Formulare l'ipotesi, E l'OBIETTIVO. Qual è la sua ipotesi? Che c'è una connessione tra le file? Supponiamo. Qual è il suo obiettivo? Quali decisioni intende prendere quando arriva la prossima barra? Cosa dovrebbe dirvi la catena dei conti? Che non c'era nessuna connessione ed è apparso? O che era piccolo e poi è diventato grande? Se non controllate con l'ipotesi e con l'obiettivo, la catena aritmetica che avete costruito può contenere un difetto, o una conclusione affrettata, o una conclusione troppo generale, e porterà ad un errore.

 
Demi:

Proprio così. Buon per te. E poiché I(0) per le serie di prezzi nei mercati finanziari non sono correlate o hanno una correlazione estremamente bassa, QC non dovrebbe essere contato affatto.

...

Non è vero. La correlazione sarà significativa. Se si arriva in fondo alla formula del CQ, ci si rende conto che la probabilità di incrementi unidirezionali su un segmento in cui entrambi i processi vanno nella stessa direzione è maggiore del 50/50.
 
C-4:
Non è vero. La correlazione sarà significativa. Se si arriva in fondo alla formula del CQ, ci si rende conto che la probabilità di incrementi unidirezionali su un segmento in cui entrambi i processi vanno nella stessa direzione sarà superiore al 50/50.

su un segmento, sì. Per qualsiasi incremento posso trovare un segmento in cui KK è vicino a +1. Oppure posso trovare un segmento in cui KK è vicino a -1. Oppure posso trovare un segmento che è vicino a 0.

È così e basta.

 
AlexEro:

(Era ora che rallentassimo questa corsa nei boschi...) Restiamo con i piedi per terra.

Il problema è che state ballando il TwiSt in modo sciatto. Gettate in giro formule, parole, definizioni e conclusioni con noncuranza.

Chi "ha bisogno", tu personalmente? O "in generale, sempre" o "per le serie temporali"?

Nella scienza del TwiSt (ai tempi di Carl, beh di Pearson) non c'era e non c'è un'unica metodologia unificata per risolvere i problemi come c'è in altri metodi numerici. TwiSt ha un insieme di metodi, la maggior parte dei quali sono applicabili in modo affidabile a variabili casuali che sono normalmente distribuite, secondo Carl (Gauss). Quindi non importa solo in quale formula ficcare i risultati delle misurazioni, importa anche QUALE ragionamento logicamente correlato si accompagna a quei calcoli. Questo è il "problema" della teorizzazione moderna.

La scienza TwiSt verifica semplicemente delle ipotesi. E per non perdere questa stessa ipotesi nel corso del ragionamento - è necessario che TUTTA, ripeto TUTTA la catena di calcoli sia ricontrollata per coerenza con l'OBIETTIVO (e l'ipotesi) fissati.

Formulare l'ipotesi, E l'OBIETTIVO. Qual è la sua ipotesi? Che c'è una connessione tra le file? Supponiamo. Qual è il suo obiettivo? Quali decisioni intende prendere quando arriva la prossima barra? Cosa dovrebbe dirvi la catena dei conti? Che non c'era nessuna connessione ed è apparso? O che era piccolo e poi è diventato grande? Se non controllate con l'ipotesi e con l'obiettivo, la catena aritmetica che avete costruito può contenere un difetto, o una conclusione affrettata, o una conclusione troppo generale, e porterà ad un errore.

Sono un trader autodidatta e sono lontano dalle ipotesi. Ma capisco molto bene l'essenza delle formule che uso e i grafici che il mio "R" disegna. Se non li capisco, o non li uso o cerco di capirli. Il QC su I(0) lo capisco. Cosa conti quel coefficiente su I(1) non lo so. Se avete bisogno di ottenere qualche numero casuale nell'intervallo -1,0 1,0 allora potete calcolare il CQ su I(1), ma sarebbe più facile chiamare rand().
 
Demi:

su un segmento, sì. Per qualsiasi incremento posso trovare un segmento in cui KK è vicino a +1. Oppure posso trovare un segmento in cui KK è vicino a -1. Oppure posso trovare un segmento che è vicino a 0.

Si tratta solo di capirlo.

Ma non troverete mai un tale segmento su I(0). E nel frattempo, se la correlazione della serie I(0) esiste davvero, sarà significativa. E questo è esattamente ciò che è richiesto.
 

Il seno e il coseno vanno in UNA direzione su alcuni segmenti. Cioè, la loro correlazione lineare su un breve segmento sarà maggiore di zero:

(questa cifra era sopra in questo thread)

Seno e coseno a volte sono amici e a volte no.

.... E poi vanno in direzioni diverse. Pertanto, quando CONNESSI sul segmento lungo risulta che la correlazione tra loro è zero e sono considerati ortogonali. Questo è il tipo di contraddizione che deriva dal fatto che tutte le risorse sono finite, e la risorsa principale è la lunghezza del segmento di misurazione, cioè il tempo.

 
AlexEro:

(È ora di rallentare questo ingresso nel bosco...) Parliamo di cose concrete.

Il problema è che state ballando il TwiSt in modo sciatto. State buttando a caso formule, parole, definizioni e conclusioni.

Chi "ha bisogno", tu personalmente? O "in generale, sempre" o "per le serie temporali"?

Nella scienza di TwiSt (ai tempi di Carl, bene Pearson) non c'era e non c'è una singola metodologia unificata per risolvere i problemi simile a quella che abbiamo in altri metodi numerici. TwiSt ha un insieme di metodi, la maggior parte dei quali sono applicabili in modo affidabile a variabili casuali che sono normalmente distribuite, secondo Carl (Gauss). Quindi non importa solo in quale formula ficcare i risultati delle misurazioni, importa anche QUALE ragionamento logicamente correlato si accompagna a quei calcoli. Questo è il "problema" della teorizzazione moderna.

La scienza TwiSt verifica semplicemente delle ipotesi. E per non perdere questa stessa ipotesi nel corso del ragionamento - è necessario che TUTTA, ripeto TUTTA la catena dei calcoli sia ricontrollata per la conformità con l'OBIETTIVO (e l'ipotesi) prefissato.

Formulare un'ipotesi e anche un obiettivo. Qual è la sua ipotesi? Che c'è una connessione tra le file? Diciamo. Qual è l'obiettivo? Quali decisioni intende prendere quando arriva la prossima barra? Cosa dovrebbe dirvi la catena dei conti? Che non c'era nessuna connessione ed è apparso? O che era piccolo e poi è diventato grande? Se non controlli con l'ipotesi e con l'obiettivo, la catena aritmetica che costruisci può contenere un difetto, o una conclusione affrettata, o una conclusione troppo generale, e porterà ad un errore.

A proposito, lei sta andando avanti, che la presenza di correlazione non significa una connessione causale - è chiaro anche a me. Ma dobbiamo costruire su qualcosa. Finora uso la correlazione incrociata - non conosco/capisco altri metodi. Quindi, se avete qualche conoscenza di metodi per stabilire relazioni causali, per favore parlate, ho una completa lacuna in questo argomento.
 
C-4:
Quindi, se avete qualche conoscenza dei metodi causali, per favore parlate, io ho un vuoto completo sull'argomento.

L'approccio più noto è il test di causalità di Granger. Puoi anche guardare l'entropia di trasferimento

 
C-4:
A proposito, lei sta andando avanti, che la presenza di correlazione non significa causalità - questo è chiaro anche a me. Ma dobbiamo iniziare da qualche parte. Finora uso la correlazione incrociata - non conosco/capisco altri metodi. Quindi se avete conoscenze sui metodi per stabilire relazioni causali per favore parlate, ho una completa lacuna in questo argomento.

Nessun problema. Cerchiamo di essere chiari sulla motivazione, o meglio sulla differenza delle motivazioni. Tu, mio collega, come trader praticante, cerchi le connessioni nei grafici delle serie di prezzi, (guardandoli o meno) calcoli le correlazioni incrociate e concludi da un ulteriore movimento di UNA valuta che anche l'ALTRA valuta, che non si è ancora mossa, ma che è RELATIVA alla prima, si sta muovendo. E poi si decide di aprire una posizione - per fare soldi sul movimento dei prezzi. Giusto? Se è così, questa è la vostra IPOTESI in senso probabilistico.

Beh, è una cosa abbastanza decente da fare di questi tempi.

È così che lavorano i trader delle grandi banche e degli hedge fund.

(Troverò i link in un momento).

Ma è per così dire un APPROCCIO PRATICO BULLO. Non eri nel thread ". PRGP"? Lì ho citato Carl (bene Pearson), che dice che va bene farlo, ma non ci sono garanzie di un tale metodo (beh, più precisamente, questo è Carl personalmente e il suo amico Yul).

Ma personalmente, credo che la maggior parte dei matematici qualificati su questo forum NON siano particolarmente interessati a casi speciali di tali correlazioni. Sono interessati ai modelli statistici di trading in generale, per tutte le occasioni.

Almeno io personalmente traggo questa conclusione da messaggi come Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov e altri, scusate in anticipo se non ho indicato chiaramente nessuno in questa "lista veloce".

Quindi, per interessarli, per ottenere risposte alle loro domande, queste domande devono essere formalizzate, e il problema è che per una conversazione sostanziale la formulazione deve essere STRETTA.

 
AlexEro:

Nessun problema. Cerchiamo di essere chiari sulla motivazione, o meglio sulla differenza delle motivazioni. Tu, mio collega, come trader praticante, cerchi le connessioni nei grafici delle serie di prezzi, (guardandoli o meno) calcoli le correlazioni incrociate e concludi da un ulteriore movimento di UNA valuta che anche l'ALTRA valuta, che non si è ancora mossa, ma che è RELATIVA alla prima, si sta muovendo. E poi si decide di aprire una posizione - per fare soldi sul movimento dei prezzi. Giusto?

Beh, è una cosa abbastanza decente da fare di questi tempi.

È così che lavorano i trader delle grandi banche e degli hedge fund.

(Troverò i link in un momento).

Ma è per così dire un APPROCCIO MOLTO PRATICO. Non eri nel thread ". PRSG"? Lì ho citato Carl (bene Pearson), che dice che è POSSIBILE farlo, ma nessuna garanzia di un tale metodo (beh, più precisamente, questo è personalmente Carl e il suo amico Yul).

Ma personalmente, credo che la maggior parte dei matematici qualificati su questo forum NON siano particolarmente interessati ai casi speciali di tali correlazioni. Sono interessati ai modelli statistici di trading in generale, per tutte le occasioni.

Almeno io personalmente traggo questa conclusione da messaggi come Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov e altri, scusate in anticipo se non ho indicato chiaramente chi in questa "lista veloce".

Quindi, per interessarli, per ottenere risposte alle loro domande, queste domande devono essere formalizzate, e il problema è che per una conversazione sostanziale la formulazione deve essere STRETTA.


Nel complesso, sì, è vero. Ma con l'unica eccezione che ho bisogno di metodi che mi permettano di determinare la connessione, piuttosto che usare l'assunzione che ci sia tale connessione a priori. Per esempio, ho letto un articolo sull'analisi di regressione su wikipedia:

...L'analisi di regressione non può essere usata per determinare se esiste una relazione tra le variabili perché l'esistenza di tale relazione è un prerequisito per l'applicazione dell'analisi.

OK, quindi prima di usare la stessa analisi di regressione dobbiamo identificare la relazione. Ma come facciamo? Non possiamo farlo con l'analisi di regressione perché è una conseguenza della relazione, non possiamo farlo con la correlazione perché lo stesso QC non parla di relazioni causa-effetto, e non possiamo farlo con la correlazione incrociata? - sembra migliore, ma qui finisce la mia conoscenza...