計量経済学：なぜ共統合が必要なのか - ページ 24 1...171819202122232425262728 新しいコメント 削除済み 2012.04.25 15:26 #231 faa1947: そんな風に一般化することはないでしょう。そして、その多くは、効率的な市場に依存していた。そして、市場が記憶を取り戻したとき、すべてが崩壊したのです。つまり、市場がボーッとしている間に、それ（市場）は効果を発揮したのです。市場が記憶を獲得した途端、すべてが崩壊した。また、（市場が）どうやって突然記憶を獲得したのかも興味深い。 記憶がなかったのに、突然出現した---この点をどう一般化するか。 :)))))))) 一体どこからそんなデタラメを？ СанСаныч Фоменко 2012.04.25 15:33 #232 avtomat: つまり、市場がボーッとしている間に、それ（市場）は効果を発揮したのです。市場が記憶を獲得した途端、すべてが崩壊した。また、（市場が）どうやって突然記憶を獲得したのかも興味深い。 記憶がなかったのに、突然出現した---この点をどう一般化するか。 :)))))))) 一体どこからそんなデタラメを？ そうかもしれませんね。ショーラスに興味はない。好きなようにやってください。今、私が興味を持っているのは、共積分ベースのTSで、なぜかプロフィットファクターが1程度なんです。 Alexey Subbotin 2012.04.25 15:53 #233 HideYourRichess: まあ、なんというか、共通結合や単位根などをかっこいいと思うのは、あなた次第です。私の仕事は、このテーマのすべてが、本に書いてあるほどクールではないということを警告することです。この方法論の中で、ブラックスワンがどこに位置するのかを理解する必要があります。 faa1947 どこ？少なくとも、あなたのツールの適用を制限するような仮定（英語）においては。そして、FXではその前提が実質的に満たされていないという事実もあります。少なくともグレンジャーと単位根については、ほぼ間違いなくそう言えるでしょう。 Sansanych さん、あまり細かいことを言わずに、いわば「高度な」スタチンツールを巧みに使いこなしていることに感心しています。"ドライバーで回した爪より、ハンマーで打ったネジの方が持ちがいい！"(c) Hide 2012.04.25 16:02 #234 faa1947: そんな風に一般化することはないでしょう。そして、その多くは効率的な市場に依存していた。そして、市場が記憶を取り戻したとき、すべてが崩壊したのです。私は特にこの問題を調べた。LTCMはスプレッドの取引をしていたのだ。この損失は、1000億ドルのファンドを破滅させたもので、裁定取引から生じたものである。何を話すかというと、このファンドが育ったソロモン・ブラザーズのグループはそう呼ばれていた、国内債券アービトラージグループだ。 効率的な市場への依存は、確かにありましたが、そこへの依存は逆方向からでした。ほぼ効率的な市場の非効率性を利用したのである。 面白いことに、私はブローカーAのフォーラムで見た、それは統計的な裁定のファンもあることが判明した。そこでは何百ページにもわたってアービトラージ平均法について議論されています。LTCMの足場固めの一歩となったのが平均化だったことを知らないのだ。これは、ブラックスワンの問題に対してです。それに、ブラックスワンは、手法の適用性についての前提条件が間違っているところにあります。 СанСаныч Фоменко 2012.04.25 16:09 #235 HideYourRichess:私はこの問題を具体的に調べました。LTCMはスプレッドの取引をしていたのです。1000億円のファンドを破滅させた損失は、裁定取引によるものだった。何を話すかというと、このファンドが育ったソロモン・ブラザーズのグループはそう呼ばれていた、国内債券アービトラージグループだ。効率的な市場に対する信頼、確かにそれはありましたが、そこでの信頼はその逆でした。ほぼ効率的な市場の非効率性を利用したのである。面白いのは、ブローカーAのフォーラムを見たら、統計的裁定取引のファンもいることが判明したことだ。そこでは何百ページにもわたってアービトラージ平均法について議論されています。LTCMの足場固めの一歩となったのが平均化だったことを知らないのだ。これは、ブラックスワンの問題に対してです。経験上、どんな素晴らしいアイデアも小さなことで滅びてしまう。このファンドにはオプションがあった。スコールズは、彼らなしではやっていけなかった。比較できる？本当に、そうでしょうか？ 具体的なアイデアとして、共和分（Cointegration）を利用する方法があります。この分野には、さまざまなツールやエビデンスがあります。聖杯？でも、2つのマッシュアップよりずっと面白いですよ。 今のところ、私のオプティマイザー（自作のものです）に、正しくない結果を示すバグがあることがわかりました。訂正して、それからだ。 СанСаныч Фоменко 2012.04.25 16:10 #236 私は、具体的な問題を議論するために、集合体を集めようとし続けています。共和制ではそんな単純な話じゃないんです。ユニットルート検定での確率値のグラフを見ればわかる。 でも、うまくいかないんです。 СанСаныч Фоменко 2012.04.25 16:12 #237 alsu: 少なくとも、ツールの範囲を限定するような前提（英語ではassumption）においては。そして、前述した前提条件が実質的に満たされていないという事実もあります。少なくともグレンジャーと単位根については、ほぼ間違いなくそう言えるでしょう。 そして、もっと具体的に。どのような前提で制限しているのか？ どのような前提条件が満たされないのか？ それはそれで面白いですね。 Hide 2012.04.25 16:39 #238 faa1947: 経験上、どんな素晴らしいアイデアも小さなことで滅びてしまう。このファンドにはオプションがあった。スコールズは、彼らなしではやっていけなかった。比較できる？必要なのか？ ファンドがオプションと他の商品のスプレッドを 取引していたことは明らかか？オプションの決済問題が裁定取引の問題と掛け合わされたことは明らかでしょうか。 СанСаныч Фоменко 2012.04.25 16:43 #239 HideYourRichess: ファンドがオプションと他の商品のスプレッドを 取引していたことは明らかですか？オプションの計算問題に裁定取引の問題を掛け合わせたということでしょうか。 はい、もちろんです。 コイネグレーションの場合、コイネグレーションの回帰の推定方法を変えるだけでも、異なる結果になる。そういうことなんです。そういうところにもこだわりたいんです。 Alexey Subbotin 2012.04.25 16:46 #240 faa1947: そして、もっと具体的に。どのような前提で制限しているのか？ どのような前提条件が満たされないのか？ これが面白いんですよ。 両検定の構成原理から導かれる最も単純なことは、検定に含まれる回帰式の残差が定常であり、系列そのものと相関がなければならないということであり、そうでなければこの方法は意味を失うことになる。Grangerの場合 - 上記すべて、ただし方程式のラグ数は任意（実際には実装が難しい - そのためこのテストは主にマクロ経済データに適しており、系列の長さ（年次、四半期、月次）は通常最大数十サンプルであり、数百万サンプルではない）。 その他、いろいろと微妙なところですが...。残差分布の正規性など...(これもあまり充実していない) また、因果関係については、グレンジャーが優れた定義を導入しましたが、どんな理想もそうですが、このような定式化は実際には検証不可能であることが証明されています。ですから、同じ名前のテストは、たとえ前提条件がすべて満たされていたとしても、因果関係が本当に存在しない場合はその不在を示すだけで、本当に存在する場合はその存在を示すことはないでしょう。 1...171819202122232425262728 新しいコメント 取引の機会を逃しています。 無料取引アプリ 8千を超えるシグナルをコピー 金融ニュースで金融マーケットを探索 新規登録 ログイン スペースを含まないラテン文字 このメールにパスワードが送信されます エラーが発生しました Googleでログイン WebサイトポリシーおよびMQL5.COM利用規約に同意します。 新規登録 MQL5.com WebサイトへのログインにCookieの使用を許可します。 ログインするには、ブラウザで必要な設定を有効にしてください。 ログイン/パスワードをお忘れですか？ Googleでログイン
そんな風に一般化することはないでしょう。そして、その多くは、効率的な市場に依存していた。そして、市場が記憶を取り戻したとき、すべてが崩壊したのです。
つまり、市場がボーッとしている間に、それ（市場）は効果を発揮したのです。市場が記憶を獲得した途端、すべてが崩壊した。また、（市場が）どうやって突然記憶を獲得したのかも興味深い。 記憶がなかったのに、突然出現した---この点をどう一般化するか。
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一体どこからそんなデタラメを？
つまり、市場がボーッとしている間に、それ（市場）は効果を発揮したのです。市場が記憶を獲得した途端、すべてが崩壊した。また、（市場が）どうやって突然記憶を獲得したのかも興味深い。 記憶がなかったのに、突然出現した---この点をどう一般化するか。
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一体どこからそんなデタラメを？
まあ、なんというか、共通結合や単位根などをかっこいいと思うのは、あなた次第です。私の仕事は、このテーマのすべてが、本に書いてあるほどクールではないということを警告することです。この方法論の中で、ブラックスワンがどこに位置するのかを理解する必要があります。
faa1947
どこ？少なくとも、あなたのツールの適用を制限するような仮定（英語）においては。そして、FXではその前提が実質的に満たされていないという事実もあります。少なくともグレンジャーと単位根については、ほぼ間違いなくそう言えるでしょう。
Sansanych さん、あまり細かいことを言わずに、いわば「高度な」スタチンツールを巧みに使いこなしていることに感心しています。"ドライバーで回した爪より、ハンマーで打ったネジの方が持ちがいい！"(c)
そんな風に一般化することはないでしょう。そして、その多くは効率的な市場に依存していた。そして、市場が記憶を取り戻したとき、すべてが崩壊したのです。
私は特にこの問題を調べた。LTCMはスプレッドの取引をしていたのだ。この損失は、1000億ドルのファンドを破滅させたもので、裁定取引から生じたものである。何を話すかというと、このファンドが育ったソロモン・ブラザーズのグループはそう呼ばれていた、国内債券アービトラージグループだ。
効率的な市場への依存は、確かにありましたが、そこへの依存は逆方向からでした。ほぼ効率的な市場の非効率性を利用したのである。
面白いことに、私はブローカーAのフォーラムで見た、それは統計的な裁定のファンもあることが判明した。そこでは何百ページにもわたってアービトラージ平均法について議論されています。LTCMの足場固めの一歩となったのが平均化だったことを知らないのだ。これは、ブラックスワンの問題に対してです。それに、ブラックスワンは、手法の適用性についての前提条件が間違っているところにあります。
私はこの問題を具体的に調べました。LTCMはスプレッドの取引をしていたのです。1000億円のファンドを破滅させた損失は、裁定取引によるものだった。何を話すかというと、このファンドが育ったソロモン・ブラザーズのグループはそう呼ばれていた、国内債券アービトラージグループだ。
効率的な市場に対する信頼、確かにそれはありましたが、そこでの信頼はその逆でした。ほぼ効率的な市場の非効率性を利用したのである。
面白いのは、ブローカーAのフォーラムを見たら、統計的裁定取引のファンもいることが判明したことだ。そこでは何百ページにもわたってアービトラージ平均法について議論されています。LTCMの足場固めの一歩となったのが平均化だったことを知らないのだ。これは、ブラックスワンの問題に対してです。
経験上、どんな素晴らしいアイデアも小さなことで滅びてしまう。このファンドにはオプションがあった。スコールズは、彼らなしではやっていけなかった。比較できる？本当に、そうでしょうか？
具体的なアイデアとして、共和分（Cointegration）を利用する方法があります。この分野には、さまざまなツールやエビデンスがあります。聖杯？でも、2つのマッシュアップよりずっと面白いですよ。
今のところ、私のオプティマイザー（自作のものです）に、正しくない結果を示すバグがあることがわかりました。訂正して、それからだ。
私は、具体的な問題を議論するために、集合体を集めようとし続けています。共和制ではそんな単純な話じゃないんです。ユニットルート検定での確率値のグラフを見ればわかる。
でも、うまくいかないんです。
少なくとも、ツールの範囲を限定するような前提（英語ではassumption）においては。そして、前述した前提条件が実質的に満たされていないという事実もあります。少なくともグレンジャーと単位根については、ほぼ間違いなくそう言えるでしょう。
そして、もっと具体的に。どのような前提で制限しているのか？
どのような前提条件が満たされないのか？
それはそれで面白いですね。
経験上、どんな素晴らしいアイデアも小さなことで滅びてしまう。このファンドにはオプションがあった。スコールズは、彼らなしではやっていけなかった。比較できる？必要なのか？
ファンドがオプションと他の商品のスプレッドを 取引していたことは明らかですか？オプションの計算問題に裁定取引の問題を掛け合わせたということでしょうか。
はい、もちろんです。
コイネグレーションの場合、コイネグレーションの回帰の推定方法を変えるだけでも、異なる結果になる。そういうことなんです。そういうところにもこだわりたいんです。
そして、もっと具体的に。どのような前提で制限しているのか？
どのような前提条件が満たされないのか？
これが面白いんですよ。
両検定の構成原理から導かれる最も単純なことは、検定に含まれる回帰式の残差が定常であり、系列そのものと相関がなければならないということであり、そうでなければこの方法は意味を失うことになる。Grangerの場合 - 上記すべて、ただし方程式のラグ数は任意（実際には実装が難しい - そのためこのテストは主にマクロ経済データに適しており、系列の長さ（年次、四半期、月次）は通常最大数十サンプルであり、数百万サンプルではない）。
その他、いろいろと微妙なところですが...。残差分布の正規性など...(これもあまり充実していない)
また、因果関係については、グレンジャーが優れた定義を導入しましたが、どんな理想もそうですが、このような定式化は実際には検証不可能であることが証明されています。ですから、同じ名前のテストは、たとえ前提条件がすべて満たされていたとしても、因果関係が本当に存在しない場合はその不在を示すだけで、本当に存在する場合はその存在を示すことはないでしょう。