Consulente per l'arbitrato - pagina 9
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Non c'è nessuno che usa coppie di valute cointegrate?
CoNegration sembra grande sulla storia))
Quale intervallo di tempo usi, su quale timeframe, quante coppie, quale metodo di selezione delle coppie, quale metodo per ottenere lo spread?
Sarei interessato a vedere l'implementazione del filtro accoppiato (non levigante) calman
indicatore per questo, ma senza test di stazionarietà
https://www.mql5.com/ru/code/11859
La cointegrazione sembra buona nella storia))
a che intervallo prendete le finestre, su quale timeframe, quante coppie, qual è il metodo per ottenere lo spread?
Sarei interessato a vedere l'incarnazione del filtro accoppiato kalman
l'indicatore è per questo, ma senza test di stazionarietà
https://www.mql5.com/ru/code/11859
La cointegrazione è prendere decisioni su una serie stazionaria con citazioni non stazionarie come input.
Allora in futuro i risultati saranno gli stessi della storia
La cointegrazione è prendere decisioni su una serie stazionaria con quozienti non stazionari come input.
Allora in futuro i risultati saranno gli stessi della storia
non lo farà)
e non hai condiviso le risposte alle mie domande)
OK, facciamo qualche foto come introduzione
non lo farà)
E non hai condiviso le risposte alle mie domande)
Non ho risposte alle sue domande.
E mi interessa l'esperienza dei classici di questa domanda. Ho un tale EA con una redditività fino a 5 pips per posizione.
PS.
Kalman non è necessario. È usato in altri modelli
Ho le risposte alle vostre domande.
E mi interessa l'esperienza dei classici di questa domanda. Ho un tale EA con un margine di profitto fino a 5 pips per posizione.
PS.
Kalman non è necessario. È usato in altri modelli
Ok, facciamo qualche foto per rinfrescarci
Penso che la regressione ortogonale non sia applicabile.
Le regressioni dovrebbero essere tali che il residuo sia stazionario. Si ottiene un residuo che NON è stazionario - il test ADF fallisce - nessun ulteriore lavoro con un tale residuo ha senso.
PS.
Da quale pacchetto provengono le foto?
Penso che la regressione ortogonale non sia applicabile.
Le regressioni dovrebbero essere tali che il residuo sia stazionario.
PS.
Da quale pacchetto provengono le foto?
San Sanych, sei molto indietro con i tempi.
il filtro calman è stato usato per molto tempo. potete leggere sul suo uso in Ernie Chan. c'è un codice per Matlab lì. e un tale modello è nel link qui sotto
L'ortogonale si adatta meglio per una ragione - è simmetrico, a differenza del solito OLS (se scambiate le coppie, il vostro coefficiente di regressione cambierà)
https://www.pairtradinglab.com/analyses/WDsreX1v6miBQ59k
San Sanych, sei fuori strada.
Il filtro di Kalman è applicato ed è stato usato per molto tempo. Potete leggere sulla sua applicazione in Ernie Chan. c'è un codice per Matlab. e tale modello è nel link qui sotto
L'ortogonale si adatta meglio per una ragione - è simmetrico, a differenza del solito ISC (se scambiate le coppie, il vostro coefficiente di regressione cambierà)
https://www.pairtradinglab.com/analyses/WDsreX1v6miBQ59k
Su Kalman, non sono in ritardo. So bene dove si applica, e so anche che Kalman non si applica nella cointegrazione.
Ho dato la mia opinione sull'ortogonale in base ai vostri risultati. Avete bisogno di un residuo fisso. Altre regressioni sono utilizzate per questo.
Su Kalman, non sono indietro. So bene dove si applica, e so anche che Kalman non si applica nella cointegrazione.
Ho dato la mia opinione sull'ortogonale in base ai vostri risultati. Avete bisogno di un residuo fisso. Altre regressioni sono utilizzate per questo.
Lei dice altri modelli, altre regressioni, residuo stazionario.
Pruf ed esempi - quali modelli, quali regressioni. qual è il vantaggio?
Altrimenti il dialogo risulta essere senza costruttività e senza i vostri esempi.
Se la domanda se qualcuno usa la cointegrazione era oziosa, beh, allora possiamo fermarci qui.