Econometria: parliamo del bilancio della CU. - pagina 6
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Ok, manteniamo le cose semplici: due TS.
Uno in un periodo di 1,5 mesi fa 179 scambi e mostra il 240% di profitto
Il secondo per lo stesso periodo - 40 accordi e 52% di profitto.
Grafici di equilibrio "detrended" - il primo ha valori di equilibrio peggiori del secondo.
Cosa facciamo, buttiamo via il primo TS?
Ho sempre pensato che l'analisi dei residui del modello serva a prevedere il comportamento delle serie che usano questo modello - se il modello è adeguato o no, ecc.
E il grafico dell'equilibrio? Stiamo facendo una previsione di profitto?
Ecco, finalmente. Questo è esattamente il tema dell'argomento.
Non si può paragonare 240 con 52. Per me è una questione di principio. Il punto è che 240 e 52 sono realizzazioni di variabili casuali. È così che è caduto. E la domanda fondamentale è: qual è la probabilità che in futuro sia lo stesso, o quasi lo stesso, o per niente lo stesso?
L'analisi dei residui deve rispondere a questa domanda ed è molto più importante della dimensione del profitto del test.
Sì. Abbiamo una regressione lineare, i residui sono normalmente distribuiti - il modello è adeguato. Cosa c'è dopo? Prevedere i profitti?
No, perché prevederlo? La robustezza del sistema sarà controllata. In particolare, controlliamo che mo non cambi o cambi lentamente. Questo è il modello: equity=MO*N + rumore (N numero di trade). Se i residui (rumore) sono normalmente distribuiti con mo=0, allora il modello è adeguato. Cioè la ST ha il Mo invariato.
Sì. Abbiamo una regressione lineare, i residui sono normalmente distribuiti - il modello è adeguato. Cosa c'è dopo? Prevedere i profitti?
Niente del genere.
Ho rimosso la tendenza per poter analizzare statisticamente il residuo. Questa posizione è una posizione di principio.
Questo è stato mostrato sopra. L'analisi statistica delle quotazioni è possibile solo su serie detrended (lisciate).
Questa è una posizione di principio.
quindi non si tratta più di analizzare le quotazioni, ma perché detrended equity
No, cosa diavolo c'è da prevedere? Ciò che viene testato è la robustezza del sistema. In particolare, quel mo non cambia o cambia lentamente. Questo è il modello: equity=MO*N + rumore (N numero di trade). Se i residui (rumore) sono normalmente distribuiti con mo=0, allora il modello è adeguato. Cioè la ST ha il Mo invariato.
Ok, bene.
Abbiamo trovato che il modello è adeguato e ha un MO immutabile. E poi? Per cosa abbiamo costruito il modello?
E se il modello è inadeguato? Bene, troviamo un modello di regressione non lineare e sarà adeguato. E poi?
Lasciate che vi dica un altro segreto: l'analisi di regressione è uno strumento di previsione. Cosa stiamo prevedendo qui?
Ok, va bene.
Troviamo che il modello è adeguato e ha un MO immutabile. E poi? Per cosa abbiamo costruito il modello?
E se il modello è inadeguato? Bene, troviamo un modello di regressione non lineare e sarà adeguato. E poi?
Lasciate che vi dica un altro segreto: l'analisi di regressione è uno strumento di previsione. Cosa stiamo prevedendo qui?
se il MOI è immutabile, va bene. Il sistema può essere scambiato - robustezza. In caso contrario, non c'è fiducia nei risultati passati e il sistema non può essere scambiato.
Aspettate. Non si può essere fermi. Dimentica del tutto la normalità. Il mondo che ci circonda non è normale, sono residui di citazioni.
Chi ha detto una cosa così stupida? Questi sono i risultati del TS - possono anche essere stazionari.
Prendete il TS drenante sulla dimensione dello spread - i risultati del trading saranno stazionari
se il MO è invariato, allora va bene. Il sistema può essere scambiato - robustezza. In caso contrario, i risultati passati non sono affidabili e il sistema non può essere scambiato.
)))))))
OK, ora capisco - se i risultati del TS, per esempio, crescono bruscamente e mostrano una redditività pazzesca su un lungo periodo, ma i residui della regressione non hanno una distribuzione normale - il TS dovrebbe essere scartato))))))))
Normalità della distribuzione dei residui come indicatore della performance di TC))))))))))))))0
)))))))
OK, ora ho capito - se i risultati del TS, per esempio, crescono bruscamente e mostrano una redditività folle su un lungo periodo, ma i residui della regressione non hanno una distribuzione normale - il TS dovrebbe essere buttato via))))))))
Ecco perché dobbiamo analizzare solo la normalità nella zona negativa, che gli econometrici non prendono in considerazione, ma i commercianti comuni sì ;) Le code spesse nella zona positiva sono normali, ad esempio per il trendfollowing
Ecco perché bisogna analizzare la normalità solo nella zona negativa, che gli econometrici non prendono in considerazione, ma i commercianti comuni sì ;)
Cos'è la "normalità nella zona negativa"?