計量経済学:CUのバランスシートについて説明しよう。 - ページ 8

 
faa1947:


そこに、ついに。まさにこのスレッドのテーマです。

240と52を比較するのは無理がある。私にとっては、原則的な問題なのです。ポイントは、240と52は確率変数の 実現であるということです。 それで落ちたんです。そして、基本的な疑問は、将来、同じになる確率、ほとんど同じになる確率、まったく同じにならない確率はどれくらいか、ということです。

残差分析がこの問いに答えるはずで、テスト利益の大きさよりもはるかに重要なことです。

トレンドを捨てるということは、本丸を捨てるということであり、当該プロセスの方向性や傾きを決めるのはトレンドであるからだ。より明確にするために、先ほどと似たような2つの実現方法を考えるが、1つ目は+240%、2つ目は-52%である。トレンドを取り出せば、ノイズになる。この場合、このノイズを解析すると何が出てくるのでしょうか?こうして「赤ちゃん」は吐き出され、残るのは「水」だけとなる。
 
Demi:


分布にファットテールがあるかないかで、儲かるTSを捨てるバカがいるのか?

例えば、1年間毎月30%の利益を出すというような収益性の高いTSがありますが、バランスシートモデルの残高の分布には太い尾があります。それで?


まあ確かに馬鹿だ))過去の実績が信用できない証であることは、すでに説明したとおりです。1年間、毎月30%の利益」を含む。マーチンと同じようにすれば、株式のドローダウンが発生し、実際にはマイナス圏でシックテイルになります。しかし、そのような取引をしない賢い人もいます。
 
Avals:

まあ間違いなく馬鹿ですな))過去の実績が信用できないことの表れであることは、すでに説明したとおりです。1年間、毎月30%の利益」を含む。マーチンと同じようにすれば、株式のドローダウンが発生し、実際にはマイナス圏でシックテイルになります。しかし、一部の人々は、取引しない方が賢明です。


バカ、許せ!

スレッドを8回読み直してみてください。公平性はなく、バランスチャートだけです......。バカなのはあなたかも?

もう一度試してみてください。あなたは収益性の高いTSを持っていて、バランスチャートを使って(何らかの理由で)回帰 モデルを構築しました。残差は正規分布しているが、テールが太い。そして、これは何を意味するのでしょうか?

追伸:正解は下に書きますね・・・。

 
faa1947:

わざわざ答えてくれているんですね。DEMIは回帰分析の教科書から答えを出しましたが、コタツをモデル化するときに回帰分析はほとんどありません。そして、どこにも正常な状態を示していないのです。

だから、回帰分析でも 何でもいいんです。独立した多数の分布の和は正規分布になる傾向がある。
 
Demi:


分布にファットテールがあるかないかで、儲かるTSを捨てるバカがいるのか?

例えば、1年間毎月30%の利益を出すというような収益性の高いTSがありますが、バランスシートモデルの残高の分布には太い尾が あります。それで?


私の理解では、ファットテイルは可変分散であり、商の外れ値である。そして、これは良いことではありません。前回のTCの結果を未来に外挿することはできません。これは、TSが「陳腐化」することを示唆している。これは、TSの統計が管理されていないTA上に構築されたTSの特徴である。1ヶ月、3ヶ月、私の記録は6ヶ月です。そんなわけで、今回のテーマについて考えるようになりました。

残差が定常であれば、TSの収益性は1つの仕様で変化せず、分散の範囲内で変動することになります。収益性から分散を差し引いてもプラスになるのであれば、申し分ありません。

残留物が正常であれば、シグマルールは有効である。

.

それが、あるべき姿なのです。

 
Demi:


バカ、許せ!

スレッドを8回読み直してみてください。公平性はなく、バランスチャートだけです......。もしかして、あなたの方が馬鹿なのでは?

もう一度試してみてください。あなたは収益性の高いTSを持っていて、バランスのグラフに(何らかの理由で)回帰モデルを構築しました。残差は正規分布しているが、テールが太い。そして、これは何を意味するのでしょうか?

追伸:正解は下に書きますね・・・。


faa balance が分析した場合、取引内のドローダウンを隠してしまうので、エクイティのみ、不正確です。しかし、これは純粋にMTの用語です。
 
Avals:

MOIが変わらないのであれば、それはそれでよいのです。取引可能なシステム-ロバスト性。そうでなければ、過去の実績に対する信頼がなく、取引できない仕組みになっている。
では、なぜMOのばらつきがあるから儲かる仕組みが使えないのでしょうか?IRはあくまで病院の平均値...?IRをシステムの堅牢性の判断材料にすることはできない。
 
faa1947:


私の理解では、シックテイルは可変分散、商の外れ値です。そして、これは良くないことです。前回のTCの結果を未来に外挿することはできません。これは、TSが「陳腐化」することを示唆している。これは、TSの統計が管理されていないTA上に構築されたTSの特徴である。1ヶ月、3ヶ月、私の記録は6ヶ月です。そんなわけで、今回のテーマについて考えるようになりました。

残差が定常であれば、TSの収益性は1つの仕様で変化しない:分散の範囲内で変動することになる。収益性から分散を差し引いてもプラスであれば、理想的と言えるでしょう。

残留物が正常であれば、シグマルールは有効である。

.

そうあるべきなのです。


残差の正規性は、信頼できる区間推定(信頼区間の 幅を計算するため)のみに必要であり、応用問題では重要な手続きです。しかし,区間推定が必要ない場合は,標本での観測値と残差の両方の任意の分布に対して回帰を構築することができる.

つまり、残差の正規分布、異常分布、テールの太いもの、細いもの、テールのないもの、すべて同じです.........................。

 
avtomat:
トレンドを落とすことで、当該プロセスの方向性や傾きを決めるのはトレンドですから、本丸を落とすことになります。わかりやすくするために、先ほどと似たような2つの実感を考えてみますが、1つ目は+240%、2つ目は-52%です。トレンドを取り出せば、ノイズになる。この場合、このノイズを解析すると何が出てくるのでしょうか?こうして「赤ちゃん」はこぼれ落ち、「水」だけが残る。


個人的に初めて説明することではないと思うのですが、誰もどこにも流行を捨てていないのです。

上に書いた:トレンドは統計を「詰まらせる」ものであり、計算上の証明も与えた。そのため、ノイズの実態を把握するために、トレンドを強調するのです。

 
faa1947:


私が理解する限り、ファットテイルは可変分散、商の外れ値です。そして、これは良くないことです。前回のTCの結果を未来に外挿することはできません。これは、TSが「陳腐化」することを示唆している。これは、TSの統計が管理されていないTA上に構築されたTSの特徴である。1ヶ月、3ヶ月、私の記録は6ヶ月です。そんなわけで、今回のテーマについて考えるようになりました。

残差が定常であれば、TSの収益性は1つの仕様で変化しない:分散の範囲内で変動することになる。収益性から分散を差し引いてもプラスであれば、理想的と言えるでしょう。

残留物が正常であれば、シグマルールは有効である。

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そういうことになるはずです。


では、TSの収益性が変わらないと仮定した場合、つまり、mo=constの場合、なぜ、株主資本から線形トレンドを差し引くのではなく、複雑なデトレンドを行うのでしょうか?例:トレンドモデル y=kx、k=mo、x=取引、y=エクイティ