Econometria: perché la cointegrazione è necessaria - pagina 15
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"credere - non credere" -- questo è il campo della religione, l'oggetto di ricerca della teologia (dal greco theologia, da theos - dio e logos - parola, dottrina) -- cioè la scienza di dio :)))))
;)))) che percorso econometrico co-integrato storto hai intrapreso!!!
Capisco il tuo punto di vista.
Ma non credo nell'arbitraggio statico .
È dimostrato sopra che il delta è troppo piccolo. Quindi non è una questione di fede ma un calcolo specifico. Generalmente c'è un difetto nell'idea: si cerca il mismatch tra chi va nella stessa direzione. Dovremmo cercare il mismatch quando vanno in direzioni diverse.
Propendo per l'opinione della persona anonima che ha scritto sui portafogli. Lì, come parte dell'idea più espansiva di un portafoglio efficiente, la cointegrazione è probabilmente utile.
Per gli speculatori l'utilità della cointegrazione non mi è chiara. Beh, tranne che per giustificare i test. Qualcosa di nuovo, ma finora prove molto deboli di utilità.
Ma dov'è la costruttività?
Buona domanda, ma per il bene dell'obiettività dovresti farti questa domanda di tanto in tanto.
Eppure, sono sicuro che il tuo modello delineato nella prima pagina non è molto praticabile e:
... dice che si può usare questa regressione per la previsione senza preoccuparsi - ha un residuo stazionario.
Se fossi in te, sarei un po' preoccupato. Da un certo numero di indicazioni, l'hai appena "schiacciato", e non c'è ancora molto valore predittivo.
Non hai risposto alla domanda: qual è la tua stazionarietà?
e non c'è ancora molto valore predittivo in esso.
Non ha alcun valore prognostico.
Non hai risposto alla domanda - qual è la tua stazionarietà?
Una serie è stazionaria se la media e l'autocovarianza non dipendono dal tempo.
Finora abbiamo scoperto collettivamente che la cointegrazione è usata nell'arbitraggio, ma ho calcolato che il delta è troppo piccolo, quindi è discutibile da usare nell'arbitraggio.
Più interessante per me è l'assunzione che possiamo fidarci del test se il quoziente è cointegrato con il saldo di TC e non ci si può fidare se non è cointegrato. Ho chiesto al collettivo di dare i dati iniziali per l'analisi per il test delle ipotesi - solo tara ha dato tali informazioni. Ho pubblicato il risultato. C'è un sacco di informazioni nel campionato, ma non è stato in grado di copiare, nessuno ha aiutato a farlo.
e non c'è ancora molto valore predittivo in esso.
L'obiettivo della previsione non è stato fissato
Se state facendo una previsione, allora è chiaro che l'obiettivo in quanto tale, nell'interpretazione della previsione, è stato fissato. Un'altra cosa è che non si capisce ancora cosa fare con la curva risultante, ma questa è tutta un'altra parte del sistema e dell'impostazione.
Una serie è stazionaria se la media e l'autocovarianza sono indipendenti dal tempo.
Non è esattamente così, se si prende la teoria, anche se non strettamente. La stazionarietà è interpretata in senso ampio e stretto. Non "media" ma se la distribuzione e l'ACF sono stazionarie. In senso stretto bisogna dimostrare di avere una tale distribuzione e che i parametri di questa distribuzione (non solo la media, potrebbe non esistere) rimangono gli stessi durante tutto il processo. Più che sicuro che il tuo ACF non è affatto fermo, il che significa che tutto il tuo atrolabio è garantito per non funzionare, cioè non puoi nemmeno prevedere correttamente, figuriamoci usarlo.
Finora collettivamente abbiamo scoperto che la cointegrazione è usata nell'arbitraggio, ma ho calcolato che il delta è troppo basso, quindi è discutibile da usare nell'arbitraggio.
Oh, è la scelta del credo di ognuno :o)
Più interessante per me l'assunzione che ci si può fidare deltest se il quoziente è cointegrato con il saldo di TC, e non ci si può fidare se non è cointegrato. Ho chiesto al collettivo di dare i dati iniziali per l'analisi per testare le ipotesi - solo tara ha dato tali informazioni. Ho pubblicato il risultato. C'è un sacco di informazioni nel campionato, ma non poteva copiare, nessuno ha aiutato a farlo.
Su questo forum c'è un collega HideYourRichess litigo con lui di tanto in tanto, ma ci sono luoghi di "accordo", rispettivamente, modi diversi a questa comprensione è venuto (ho usato l'analisi frattale). Quindi il test di qualsiasi curva di equilibrio per la correttezza è molto semplice, meno "diffusione" e più "linearità" (tra virgolette ho scritto, ha bisogno di decifrazione) di questa curva - il risultato più affidabile e può essere attendibile. E ho capito che i parametri frattali di questa curva dovrebbero trovarsi in certi intervalli. Si può fare un'analogia, anche solo dall'analisi frattale. I suoni o la musica sono spesso classificati semplicemente, in "piace" e "non piace" e non è così importante il blues o il jazz. Così, il 'come' risulta avere i suoi propri 'confini frattali', e un suono che entra in questa gamma comincia a 'piacere'. Forse l'ho spiegato vagamente, ma non è questo il punto.
E in sostanza, il compito del tuo TC è quello di convertire un quoziente perfettamente curvo in linea preferibilmente retta con coefficiente positivo (e sembra essere quello che avtomat sta cercando di trasmettere nei suoi "schizzi"). Ed è qui che non mi è molto chiaro di quale cointegrazione di TC e kotir stai parlando. OK, diciamo che vuoi cointegrare la curva di equilibrio e il kotir ottenendo una terza curva. Cosa ne ricaveresti?
Se state facendo delle previsioni, allora chiaramente l'obiettivo in quanto tale, nell'interpretazione della previsione, è fissato. Un'altra cosa è che non si capisce ancora cosa fare con la curva risultante, ma questa è tutta un'altra parte del sistema e dell'impostazione.
Non proprio, se si prende ancora la teoria anche se non strettamente. La stazionarietà è interpretata in senso ampio e stretto. Non "media" ma se la distribuzione e l'ACF sono stazionarie. In senso stretto dovete dimostrare di avere una tale distribuzione e che i parametri di questa distribuzione (non solo la media, potrebbe non esistere) rimangono gli stessi durante tutto il processo. Più che sicuro che il tuo ACF non è affatto fermo, il che significa che tutto il tuo atrolabio è garantito per non funzionare, cioè non puoi nemmeno prevedere correttamente, figuriamoci usarlo.
Oh, è la scelta di fede di ognuno :o)
Ho un collega HideYourRichess su questo forum, anche se di tanto in tanto litigo con lui, ma ci sono luoghi di "accordo", rispettivamente, modi diversi per questa comprensione (ho usato l'analisi frattale). Quindi il test di qualsiasi curva di equilibrio per la correttezza è molto semplice, meno "diffusione" e più "linearità" (tra virgolette ho scritto, richiede la decifrazione) di questa curva - il risultato più affidabile e può essere attendibile. E ho capito che i parametri frattali di questa curva dovrebbero trovarsi in certi intervalli. Si può fare un'analogia, anche solo dall'analisi frattale. I suoni o la musica sono spesso classificati semplicemente, in "piace" e "non piace" e non è così importante il blues o il jazz. Così, il 'come' risulta avere i suoi propri 'confini frattali', e un suono che entra in questa gamma comincia a 'piacere'. Forse l'ho spiegato vagamente, ma non è questo il punto.
E in sostanza, il compito del tuo TC è quello di convertire un quoziente perfettamente curvo in linea preferibilmente retta con coefficiente positivo (e sembra essere quello che avtomat sta cercando di trasmettere nei suoi "schizzi"). Ed è qui che non mi è molto chiaro di quale cointegrazione di TC e kotir stai parlando. OK, diciamo che vuoi cointegrare la curva di equilibrio e il kotir ottenendo una terza curva. Che cosa ci si guadagna?
Mi siedo dentro EViews e mi fido dello strumento piuttosto che della mia comprensione dei termini. Questo mi permette di utilizzare un prodotto già pronto invece di leggere un numero pazzesco di libri, spesso dal contenuto discutibile. Inoltre, alla fine, tutto si incastra e ho sempre abbastanza strumenti che hanno dimostrato di funzionare molte volte.
La cointegrazione che sto testando :
Verifico la radice unitaria delle quotazioni originali
Scelgo un vettore che, sottraendo un quoziente da un altro, dia un quoziente stazionario nel residuo (test della radice unitaria).
Ok, supponiamo di voler cointegrare la curva di equilibrio e il quoziente ottenendo una terza curva. Cosa ti dà questo?
E questa è l'ipotesi. Se le due serie sono cointegrate, cioè la differenza tra loro è stazionaria, allora il test può essere attendibile e non importa se è positivo, negativo, linea di equilibrio retta o curva.
Se non è cointegrato, il test non è affidabile. Deve essere testato. Volevo farlo in modo sperimentale. Per i dati della tara questo è stato confermato. Il risultato è qui sopra.
alla faa
Я сижу внутри EViews м доверяю этому инструменту, а не собственному пониманию терминов. Это дает мне возможность использовать готовый продукт вместо чтения безумного кол-ва книг, зачастую сомнительного содержания. Причем в конечном итоге у меня все стыкуется и всегда хватает инструментов много кратно проверенной работоспособности.
sì, è solo uno strumento e la falsità dell'interpretazione delle statistiche e dei dati stimati non sarà assicurata "automaticamente". Dipende interamente dall'analista.
E questa è l'ipotesi. Se le due serie sono cointegrate, cioè la differenza tra loro è stazionaria, allora il test può essere affidabile e non importa se è positivo, negativo, linea di equilibrio retta o curva. Se non è cointegrato, il test non è affidabile. Deve essere testato. Volevo farlo in modo sperimentale. Per i dati di Tara si è dimostrato vero. Il risultato è qui sopra.
Penso che sia più un'illusione. Come farete a co-integrare? Fammi indovinare - assegnalo a EW, e quello che farà è tirarlo giù per le orecchie all'interno di quasi tutti i modelli e otterrai una finta stazionarietà. Non ci sono criteri qui, qualsiasi curva di profitto può essere cointegrata con una quotazione (qualsiasi) scegliendo un modello. Cosa ti dà? Dove capirete che quando "ottimizzate" (che è quello che farete) dovrete fermarvi e come separerete i parametri in cattivi/buoni?
PS: cercate ancora di complicare il modello, di renderlo più sensibile o qualcosa del genere. Il tuo modello "spreme" il processo, infatti - cambia molto la scala. Di conseguenza, il processo "passa" in incrementi così piccoli che non può andare molto lontano.
RICHIESTA: Appositamente evidenziato.
Generate il vostro nuovo processo con una lunghezza di diciamo 3000 conteggi. Prendete i primi 1000 conteggi e gli ultimi 1000 conteggi. Ce ne saranno altri 1000 in mezzo. E postalo qui per i primi segmenti ACF e per quelli più esterni. E guarderemo tutti insieme la tua "stazionarietà" a occhio nudo
alla faa
...
COME: Appositamente evidenziato.
Generate il vostro nuovo processo con una lunghezza di diciamo 3000 conteggi. Prendete i primi 1000 conteggi e gli ultimi 1000 conteggi. Ce ne saranno altri 1000 in mezzo. E postalo qui per i primi segmenti ACF e per quelli più esterni. E guarderemo tutti insieme la tua "stazionarietà" a occhio nudo
Sì, quasi dimenticavo - sono interessato agli incrementi, ma per l'azienda si può anche mostrare l'ACF della fonte (sullo stesso grafico per ogni specie, sarebbe più comodo)
Una piccola aggiunta: ACF è possibile per i primi 100-300 campioni, probabilmente di più non sarà necessario.
Sì, quasi dimenticavo - incrementi, sono interessato a loro, ma per l'azienda si può anche fonte ACF (su un grafico per ogni specie, quindi sarebbe più conveniente)
Una piccola aggiunta: ACF è possibile per i primi 100-300 campioni, probabilmente di più non sarà necessario.