ランダムな名言を忘れる - ページ 63

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C-4:

903.50はどこから出てきたのですか？そのファイルですか？最初の数字は325.25です。

1 2 3 4 56 7

1992.11.01,00:00,355.75,364.00,352.75,359.25,1901

それ以外の場合は、はい、時間と分は別の列で、すべての列はカンマで区切られています（MT4からの標準エクスポート）。

2つ目のファイルでは、16列目がNet Operatorsの位置に対応している必要があります：Net Operators。

1つは火曜日のデータ、もう1つは日曜日のデータ...。2012.07.15は、2012.07.17に対応するのか、それとも2012.07.22に対応するのか？

 
faa1947:

火曜日のデータもあれば、日曜日のデータもある...。2012.07.15は2012.07.17に対応するのか、それとも2012.07.22に対応するのか？


データは火曜日に記録されるが、公開されるのは金曜日の夕方である（私たちに公開される）。従って、自己欺瞞に陥らないためには、1週間のオフセットが必要である。つまり、翌週の始 値を利用するとなおよい。

1992.11.01,00:00,355.75,364.00,352.75,359.25,1901

なぜ1992.11.01が日曜日なのか、私にはわからない。1992.11.02とすべきだろう。 以上、引用させていただきました。しかし、ポイントはそこではありません。もし始値が日曜日、または月曜日であった場合、その前の火曜日のCOTデータを使用します、つまり1992.11.01の 場合は1992.10.27の COTデータを使用します。

 

はい、他にもいくつかコメントがあります。

価格、ひいては指標は時間との関係で考えるのが通例である。しかし、これが唯一の正しい方法論だと誰が言ったのでしょうか？

オペレーターのポジションは価格に依存することが知られている（価格が高いほど、ネットヘッジは高くなる）。しかし、それと時間とはどう関係があるのでしょうか？したがって、価格とオペレータのポジションの依存関係を点描することは悪いことではありません。多かれ少なかれ線形に近い形になると思われ、グレンジャー検定を適用することは可能である。

 
C-4:



その結果は以下の通りです。

日付を同期させました。Zwでは、6つの空のナルードを挿入して整列させる必要がありました。そして、得られたNA値を線形補間する。

以下のデータを取得。

ネット

2000.01.04 -4479 2000.01.09 265.5

2000.01.11 -15963 2000.01.16 264.25

2000.01.18 -22316 2000.01.23 259.75

2000.01.25 -26656 2000.01.30 257

2000.02.01 -19041 2000.02.06 269.5

2000.02.08 -19564 2000.02.13 265

/

/

/ 終了

648 2012.05.29 11227 2012.06.03 629.25

649 2012.06.05 34075 2012.06.10 612.25

650 2012.06.12 36996 2012.06.17 673

651 2012.06.19 34250 2012.06.24 741.75

652 2012.06.26 -4088 2012.07.01 790.25

653 2012.07.03 -13515 2012.07.08 834

654 2012.07.10 -23508 2012.07.15 944.75

655 2012.07.17 -38701 2012.07.22 903

ジョイントグラフ

655個のオブザベーションの全サンプルで、2ラグと10ラグのシフトによる因果検定（結果は同じです。）

ペアワイズ・グレンジャー・コーザリティ・テスト（Pairwise Granger Causality Tests

日付：08/03/12 時間：15:21

サンプル：1 655

ラグ：10

帰無仮説: ..............................................................................................................................................Obs F-Statistic Prob.

NET_OPERATORS no Granger reason for SER06_INTERPOLATE 645 2.66043 0.0035

SER06_INTERPOLATE は、NET_OPERATORSの Granger reason ではない 20.9059 1.E-33

NET_OPERATORSが SER06_INTERPOLATEの 原因ではない 、つまり2つの量は独立 であるという仮説を否定できない。

.

全サンプルで因果関係を検証するという考え方は正しくありません。

最初の30回の観測を行う。

ペアワイズ・グレンジャー・コーザリティ・テスト（Pairwise Granger Causality Tests

日付：08/03/12 時間：15:44

サンプル：1 30

ラグ：2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

SER06_INTERPOLATE does not Granger Cause NET_OPERATORS 28 10.8494 0.0005

NET_OPERATORS does not Granger Cause SER06_INTERPOLATE 0.39443 0.6785

絵が違う。2行目はこんな感じ。

NET_OPERATORS は SER06_INTERPOLATE のGranger Cause ではないという仮説を 67%の確率で棄却した。

逆に言えば、NET_OPERATORSが原因ではないという仮説を否定することはできないのです

 
C-4:

はい、他にもいくつかコメントがあります。

価格、ひいては指標は時間との関係で考えるのが通例である。しかし、これが唯一の正しい方法論だと誰が言ったのでしょうか？

オペレータのポジションは価格に依存することが知られている（価格が高いほど、ネットヘッジは高くなる）。しかし、それと時間とはどう関係があるのでしょうか？したがって、価格とオペレータのポジションの依存関係を点描することは悪いことではありません。多かれ少なかれ、折れ線グラフに近いものになると思われ、グレンジャー検定が適用されるかもしれません。

観測は時間に拘束され、観測と観測の間に何が起こっているかはわからない。補間する必要がありますが、これは非常に単純な作業（上記で行いました）でも、ご指摘のような非常に複雑な作業でも構いません。

因果関係を判断するための窓の大きさを探し、見つかった窓の大きさ、それで仕事をしなければならないと思うのです。 サンプルが多ければ多いほど良いという主張は真っ向から否定します。これは、定理より先に進んでいない人たちが主張していることです。数歩先のトレンドに興味があります。私たちは、勝敗の決め手となる市場の変動に関心があります。また、12年間の平均的な変数間の因果関係の欠如は、何も語っていない。30週は6カ月。そして、この質問はこう言うべきでしょう：この30週間は、2週間先を予測するのに十分な時間なのでしょうか？

 
faa1947:

その結果は以下の通りです。

NET_OPERATORS は SER06_INTERPOLATE のGranger Cause ではないという仮説を 67%の確率で棄却した。

逆に言えば、「原因ではない」という仮説を否定することはできないのです

では、イエス・コーズなのか、イエス・ノー・コーズなのか？

!(Net_Operators != Ser06_Interpolar) = true;

Ser06_Interpolateの原因は、Net Operatorsの可能性が高いのでしょうか？

 

なるほど、最初の30回のラグについては、そうですね、オペレーターが原因ですね。サンプル全体では、オペレーターが原因ではありません。全く重要な結果ではありません。それでも、全体のストーリーを確認する必要があり、そうでなければ論理的には原因かそうでないかのどちらかになってしまいます。そして、そうでないときも ある。同じ50/50である。

インクリメントやモーメントを比較していますか？

 
依存性があることが分かっているデータでテストすることが必要です。RSIのようなラグがないTA指標は非常に有効です。私たちは、価格が端末に組み込まれたインジケータに依存するのではなく、インジケータが価格に依存することを確実に知っています。グランジャー検定は、まさにこの関係を示さなければならない：非常に高い確率で、rsiは価格に依存 する。
 
C-4:

では、YESはイエスなのか、NOはノーなのか？

!(Net_Operators != Ser06_Interpolar) = true;

つまり、Ser06_Interpolateの原因は、Net Operatorsである可能性が高いのでしょうか？

それこそ、濃淡だけでなく、世界には色がついているわけですから

まさに目からうろこです。そして、どうすればいいのかは、また別の問題です。

 
C-4:

なるほど、最初の30回のラグについては、そうですね、オペレーターが原因ですね。サンプル全体では、オペレーターが原因ではありません。全く重要な結果ではありません。それでも、全体のストーリーを確認する必要があり、そうでなければ論理的には原因かそうでないかのどちらかになってしまいます。そして、そうでないときも ある。同じ50/50である。

インクリメントやモーメントを比較していますか？

サンプルにそってウィンドウを走らせると、とても面白い絵が描けます。計算された因果関係の値が変わらなければ良いのですが、ほとんどの場合、変わってしまうのです

私はこれを加重移動平均の 係数で初めて見たのだが、とにかく恐ろしかった。TAでは何も仕事ができない。テスターから得たものはすべて信用できない、など。

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