Econometria: perché la cointegrazione è necessaria - pagina 2
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Che ne dite di fare trading dai confini all'interno della gamma? Su dal livello per vendere, giù dal livello per comprare.
Come l'ipervenduto?
La conclusione stessa non ha alcun fondamento, perché il fitting e la presenza di regolarità sono cose ben diverse, perché non è necessario che due serie temporali siano simili tra loro, quindi "fitting" l'una all'altra, per potersi scambiare. È necessario per noi seguire alcune regolarità, mentre le regolarità non dovrebbero essere sempre presenti - è possibile adattare una serie all'altra, è sufficiente che le regolarità siano presenti in (o prima di) quei punti di una serie, dove stiamo per aprire una posizione e ottenere profitto. In altri punti non importa affatto cosa succede, fino alla completa non corrispondenza delle righe.
Per questo motivo, non è affatto necessario che le file si adattino l'una all'altra.
La conclusione stessa non ha alcuna base di fatto, poiché l'adattamento e la presenza di un modello sono cose molto diverse
Proprio così! L'adattamento avviene se il TC è addestrato su modelli che sono distribuiti in modo non uniforme. Cioè in una zona sono densamente distribuiti e in un'altra zona sono vuoti. E in ogni tratto si può regolare proprio su queste regolarità, il risultato sarà troppo all'altro.
Nel caso più semplice, questo è il modo in cui vengono regolati i TS, progettati o per un rimbalzo o per una rottura. Se le tendenze dominano, i rimbalzi cadranno e le rotture funzioneranno, se prevalgono i laterali - al contrario.
Il caso è un po' migliore con i sistemi di breakout, perché i breakout dipendono dalla larghezza dei canali e il cambiamento di volatilità li farà fallire.
La nozione matematica di stazionarietà, cioè la stabilità dell'aspettativa e della dispersione, non è chiaramente appropriata qui, poiché non risolve alcun problema - è botanica. Il problema è la distribuzione non uniforme dei modelli - segnali di trading.
Сам вывод не имеет под собой оснований, поскольку подгонка и присутствие закономерностей - совершенно разные вещи
Reshetov:
Esattamente giusto! L'adattamento avviene se il TC impara da modelli che sono distribuiti in modo non uniforme. Cioè in una zona sono densi e in un'altra zona sono vuoti. E in ogni tratto si può regolare proprio su queste regolarità, il risultato sarà troppo all'altro.
Nel caso più semplice, questo è il modo in cui vengono regolati i TS, progettati o per un rimbalzo o per una rottura. Se le tendenze dominano, i rimbalzi cadranno e le rotture funzioneranno, se prevalgono i laterali - al contrario.
Il caso è un po' migliore con i sistemi di breakout, perché i breakout dipendono dalla larghezza dei canali e il cambiamento di volatilità li farà fallire.
La nozione matematica di stazionarietà, cioè la stabilità dell'aspettativa e della dispersione, non è appropriata qui, poiché non risolve alcun problema - è botanica. Il problema è nella distribuzione ineguale dei modelli - segnali di trading.
Se è solo il bordo destro del quoziente, allora il problema è il campione minimo in base al quale viene presa la decisione. Nel modello ARIMA le ultime quattro barre sono già molto.
Torniamo all'argomento. La stazionarietà è l'affidabilità della previsione oltre il bordo destro del quoziente. Ha ottenuto la stazionarietà dall'algoritmo di cointegrazione. Come usare sopra il bordo destro? c'era un'idea espressa qui - la esaminerò ora.
Che ne dite di fare trading dai confini all'interno della gamma? Su dal livello per vendere, giù dal livello per comprare.
No, non funziona
alla faa
(1)
Avete delle metriche di modello molto merdose, a cominciare dalla dimensione del coefficiente, ecc. È comprensibile che per tirare l'eurik per l'orecchio devi moltiplicare per grandi numeri, il che significa che devi essere fottutamente preciso nelle tue previsioni, cioè la t-statistic non ti dice davvero nulla (dovrebbe essere dieci volte più piccola), semplicemente mente e ti dà ancora l'illusione.
(2)
Inoltre, cosa significa "stazionario"? In che senso? Stazionario solo la distribuzione o anche l'ACF? Se solo la prima (stazionarietà in senso stretto, non serve a molto). Sembra che lei prenda molto sul serio il dato che determina la probabilità di stazionarietà. E molto probabilmente avete una stazionarietà immaginaria, il valore della vostra sequenza 0,0132-0,0137 francamente è un completo falso, è chiaro che non si allontanerà molto dal vostro cosiddetto "livello", anche se lo volesse davvero, il suo coefficiente fallirà.
(3)
La presenza di stazionarietà non significa assolutamente e non equivale a prevedibilità, non è tutto così semplice, una condizione come necessaria, ma non ancora sufficiente :o)
(4)
La tua formula magica: cointeg = -eurusd + 119,3552 * REGRES_1 - 0,276233 - 2/112E-05*trend è una stronzata. Non ho nemmeno intenzione di spiegarlo, sono stufo di questo ...
(4)
Avete due X e un'equazione, cioè non potete passare alle valute. C'è solo una via d'uscita - rendere il modello più complicato finché non c'è più correlazione o cercare dipendenze statistiche, forse esistono
Solo un pensiero: presenza di cointegrazione nella regressione
eurusd = 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*trend
Significa che possiamo non preoccuparci di usare questa regressione per la previsione - il suo residuo è stazionario.
Mi è appena venuto in mente che la presenza di cointegrazione nella regressione
eurusd = 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*trend
Significa che non ci si può preoccupare di usare questa regressione per la prognosi - il suo residuo è stazionario.
Anscrambler è stato provato prima - non ne viene fuori niente :( Nessuno dei due è adatto a più di 50/50 di previsioni
Ma vi auguro di avere successo, le mie mani sono maldestre e le mie conoscenze sono semplicemente inferiori.
Ho già provato l'Ancrambler e non funziona :( Nessuno di loro è più di 50/50 per le previsioni.
Ma vorrei augurarvi buona fortuna, le mie mani sono maldestre e le mie conoscenze sono semplicemente inferiori.