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Quindi continuerò, per completare il pensiero.
Il valore R al quadrato è sospettosamente piccolo. Poniamoci la domanda: le nostre variabili sono correlate?
È stato dimostrato sopra che la legge di distribuzione è lontana dalla normalità - non ha senso usare la correlazione di Pearson.
Guarda la cointegrazione:
formiamo un'equazione di cointegrazione. Ha la forma:
OPEN_INTEREST = C(1)*LONG_IN_OI + C(2) + C(3)*@TREND
Coefficienti sostituiti:
=========================
OPEN_INTEREST = 61282.4785072 *LONG_IN_OI + 144744.044992 - 211.18145894 *@TREND
Il grafico del residuo della cointegrazione:
Molto probabilmente stazionario. Controlliamo per sicurezza:
Ipotesi nulla: RESID01 ha una radice unitaria
Esogeno: Costante, Tendenza lineare
Lunghezza del lag: 13 (automatico - basato sul SIC, maxlag=18)
t-Statistica Prob.*
Statistica del test Augmented Dickey-Fuller -4.467506 0.0018
Possiamo vedere che la probabilità che il residuo sia non stazionario è inferiore al 2% - significa che il residuo è stazionario.
Questo suggerisce che l'arbitraggio è possibile.
Ma bisogna fare attenzione. Rispondiamo alla domanda se c'è una relazione causale tra l'Open Interest e i Longs
Eseguiamo il test di causalità di Granger:
Test di causalità di Granger a coppie
Data: 30/07/12 Ora: 19:36
Campione: 1.597
Ritardi: 2
Ipotesi nulla: Obs F-Statistic Prob.
OPEN_INTEREST di Granger non causa LONG_IN_OI 595 2.01339 0.1345
LONG_IN_OI di Granger non è la causa di OPEN_INTEREST 0.34719 0.7068
Conclusione:
Mettere l'open interest e i longs nella stessa equazione non è probabilmente un'opzione. Anche se c'è qualche possibilità per il pair trading.
In generale, la relazione tra tutte le colonne è semplice (2 formule per calcolare attraverso la posizione lunga e corta aggregata):
OI = Noncommercial Traders Long + Noncommercial Traders Spreading + Operators Long + Non-reportable Long;
OI = Noncommercial Traders Short + Noncommercial Traders Spreading + Operators Short + Non-reportable Short;
faa1947:
È stato dimostrato sopra che la legge di distribuzione è lontana dalla normalità - usare la correlazione di Pearson non ha senso.
È stato dimostrato sopra che la legge di distribuzione è lontana dalla normalità...
...
Le ultime colonne sono probabilità...Leggete attentamente il primo post del thread:
...
Spero che non dovremo mai più calcolare la probabilità e la legge di distribuzione normale in questo forum
...
Leggete attentamente il primo post del thread:
La speranza è l'ultima a morire © Proverbio popolarePerché, scusate il mio interesse immodesto?
Leggete attentamente il primo post del thread:
La speranza è l'ultima a morire © Proverbio popolareReshetov, come sempre nel suo repertorio: dimostrare che non si capisce niente, ma si potrebbe.
San Sanych ... :)
San Sanych ... :)
Se capisce, è ancora peggio. Attingendo da luoghi diversi e da contesti diversi - perché? Qual è lo scopo del post?
C-4 ha postato un sistema reale basato su molte variabili (molto raro qui), suggerisce di discutere da una prospettiva diversa rispetto a prima, c'è uno strumento per molte variabili, interessante perché....
Puoi dirmi di più su:
1. Filtro Hedrick-Prescott - per quanto ho capito la funzione approssimativa è questo particolare filtro. Nell'immagine, sembra essere una linea rossa segnata come 'Trend'. È molto simile a una media mobile. Prendiamo la differenza relativa ad essa e analizziamo il residuo risultante - la linea verde spezzata qui sotto, che è anche la linea blu nel grafico qui sotto. È stazionario, ma sembra anche essere eteroscedatico (l'ampiezza delle oscillazioni è diversa) - non è del tutto chiaro, non sono proprietà che si escludono a vicenda?
2. sul test di causalità di Granger. - Come si calcola, almeno in termini generali, e qual è il significato.