計量経済学：なぜ共統合が必要なのか - ページ 2

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LeoV:
????
これは、テーブルからの出力です。
 
Nafany:
レンジ内の境界線からの取引はいかがでしょうか？売るなら水準から上、買うなら水準から下。

売れすぎ／売れ残りみたいな？
 
faa1947: これが表からの結論です

なぜなら、フィッティングと規則性の有無は全く別のものであり、取引するために2つの時系列が互いに類似し、それによって「フィッティング」する必要はないからである。規則性が常に存在する必要はないが、ある規則性に従うことは必要である。あるシリーズを他のシリーズに合わせることは可能であり、規則性は、ポジションを開いて 利益を得ようとするシリーズの場所（またはその前）に存在することで十分である。それ以外の場所では、行が完全に一致しないことまでは全く問題ではありません。

そのため、列を合わせる必要は全くありません。

 
LeoV:

フィッティングとパターンの有無は全く別物なので、この結論自体には根拠がない

その通りです。フィッティングは、TCが偏在するパターンで 学習した場合に起こる。つまり、ある地域では密集して分布しているが、別の地域では空っぽである。そして、これらの非常に規則的なものに調整することができる任意のストレッチで、結果は他の1であまりにも多くなります。

最も単純なケースでは、このようにTSが調整され、リバウンドまたはブレークダウンのどちらかに設計されています。トレンドが優勢であれば、跳ね返りが落ち、ブレイクダウンが機能し、逆に横ばいが優勢であれば、ブレイクダウンが機能する。

ブレイクアウト系の場合はもう少しマシで、ブレイクアウトはチャンネルの幅に依存し、ボラティリティの変化で失敗してしまうからです。

定常性、つまり期待値と分散の安定性という数学的概念は、何の問題も解決しないので、明らかにここでは適切ではありません - 植物学なのです。問題は、パターン、つまり売買シグナルの偏在である。

 
LeoV:

Сам вывод не имеет под собой оснований, поскольку подгонка и присутствие закономерностей - совершенно разные вещи

レシェトフ

まさにその通り！（笑フィッティングは、TCが偏在するパターンから学習する場合に起こる。つまり、ある地域では密集しているが、別の地域では空っぽである。そして、これらの非常に規則的なものに調整することができる任意のストレッチで、結果は他の1であまりにも多くなります。

最も単純なケースでは、このようにTSが調整され、リバウンドまたはブレークダウンのどちらかに設計されています。トレンドが優勢であれば、跳ね返りが落ち、ブレイクダウンが機能し、逆に横ばいが優勢であれば、ブレイクダウンが機能する。

ブレイクアウト系の場合はもう少しマシで、ブレイクアウトはチャンネルの幅に依存し、ボラティリティの変化で失敗してしまうからです。

定常性、つまり期待値と分散の安定性という数学的概念は、何の問題解決にもならないので、ここでは適切ではありません - 植物学です。問題は、パターン（売買シグナル）の偏在にある。

お二人の意見に完全に同意します。コチラの右端だけが注目されるべきで、その先を予測するのがスーパータスクなのです。

商の右端だけであれば、問題は、その判断に基づく最小のサンプルである。ARIMAモデルでは、最後の4本のバーがすでに多くなっています。

話を元に戻します。定常性は商の右端を超えた予測の信頼性である。共和分アルゴリズムから定常性を得た。右端から使うには？

 
Nafany:
レンジ内の境界線からの取引はいかがでしょうか？売るなら水準から上、買うなら水準から下。

いいえ、動作しません
 
Farnsworth:

に、FAA

(1)

係数の大きさなどを始めとして、非常にクソなモデル指標を持っていますね。ユーリックを耳で引くには大きな数字を掛け合わせなければならない、つまりクソ正確に予測しなければならないのは理解できる、つまりt統計では何もわからない（10倍小さくなるはず）、ただ嘘をついてまた錯覚させるだけだ。

(2)

さらに、「据え置き」とはどういう意味なのか。どのような意味で？分布だけを固定するのか、それともACFも固定するのか？前者だけなら（狭義の定常性、あまり意味がない）。定常性の確率を決める数字をとても重く受け止めているようですね。率直に言って、それは完全なインチキであり、それが本当にしたい場合でも、あなたのいわゆる "レベル "から遠く離れて行かないことは明らかである、その係数は失敗します。

(3)

定常性の有無は予測可能性を意味しないし、等しくもない、すべてはそんなに単純ではない、まるで必要な条件だがまだ十分ではない :o)

(4)

あなたの魔法の公式：Cointeg = -eurusd + 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*trend は、でたらめです。説明する気も起きない、うんざりする．

(4)

Xが2つあって、方程式が1つ、つまり通貨にパスすることはできません。相関がなくなるまでモデルを複雑にするか、統計的な依存関係を探すか、どちらかしかない。



私は違う問題を抱えています。計算の正しさを議論しても、結果をどこに出すかわからないのでは意味がない。
 

ちょっと思ったのですが、回帰に共和分（cointegration）が存在すると

eurusd = 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*trend

つまり、この回帰を予測に使っても心配ない-その残差は定常的である-ということです。

 
faa1947:

ふと思ったのですが、回帰に共和分（cointegration）があると

eurusd = 119.3552 * REGRES_1 - 0.276233 - 2/112E-05*trend

つまり、この回帰を予後予測に使うことは心配ない、その残差は静止している、ということだ。


Anscramblerは以前にも試したことがあるが、何も出てこなかった :( どちらも50/50以上の予測には向いていない。

でも、成功することを祈っています。私の手は不器用で、知識も単に少ないだけです。

 
ask:


以前、アンクランブラーを試したことがありますが、うまくいきません :( どれも予想が五分五分以上です。

しかし、私の手は不器用で、知識も単純に少ないので、頑張ってほしいです。

多通貨を使用する場合は、常に偽の相関の問題です。ただ、私には、共和分というのは、誤った相関を切り取るためのツールだと思えたんです。
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