샘플 상관 관계가 0이라고 해서 선형 관계가 없는 것은 아닙니다. - 페이지 11

 
faa1947 :

넌센스는 유의성 평가 없이 상관 값을 얻은 경우입니다.

슬라이딩 창의 결과를 분석하기 전에 계산이 잘못된 경우 어떤 종류의 자신감 평가에 대해 이야기 할 수 있습니까?
 
hrenfx :

넌센스는 상관관계(선형 관계를 특징짓는)가 쌍 {EURUSD; USDJPY}{EURUSD; 엔달러} .


흥미롭고 누가 그런 다른 (미친) 결과를 얻었습니까?

 
hrenfx :

슬라이딩 윈도우의 결과를 분석하기 전에 계산이 잘못된 경우 어떤 종류의 자신감 평가에 대해 이야기 할 수 있습니까?


주머니에 또 무엇이 있습니까?

 
hrenfx :
역학은 슬라이딩 샘플링 창에서 제공됩니다.

야아?! :)))

500개 샘플의 샘플에서? 마지막 100개 샘플에 대한 관계(또는 관계 부족)를 식별해야 합니다.

EURUSD와 예를 들어, GBPUSD를 쌍 으로 만드시겠습니까? 이 쌍의 연결이 어떻게 바뀌는지, 따옴표가 얼마나

한 쌍이 다른 쌍보다 앞서 있습니까 아니면 뒤에 있습니까? :)

나는 Pearson이 이 접근법을 사용할 때 "거짓말도 있고 큰 거짓말도 있지만 통계도 있다"는 말이 나오게 된다고 주장합니다.

:)

 
hrenfx : 가격 VR 간의 선형 관계를 찾는 것이 포인트라면 QC를 계산하기 전에 원래 VR의 로그를 취하십시오.

넌센스는 상관관계(선형 관계를 특징짓는)가 쌍 {EURUSD; USDJPY}{EURUSD; 엔달러}

좋아, y = a x + b라고 하자. y 와 1/ x 사이에도 선형 관계가 있음을 증명하십시오.

 
Integer :


흥미롭고 누가 그런 다른 (미친) 결과를 얻었습니까?

예를 들어, 당신은 .. 당신은 상관 계수를 계산하기 위해 나에게 명확하지 않은 공식 을 사용합니다(아래는 corr2 함수입니다).

아래에서는 초기 VR의 예비 로그 없이 상관 관계 계산을 보여줍니다.

1/X 는 다른 QC 절대값을 제공함을 알 수 있습니다.

이제 로그를 사용하여:

1/X 는 동일한 결과를 제공함을 알 수 있습니다.

위에서 작성한 것처럼 Mathcad 가 상관 관계를 계산하는 것도 볼 수 있습니다. 공분산을 표준 편차의 곱으로 나눈 값은 corr3 함수입니다.

 
hrenfx , 글쎄, 왜이 정글에 등반하는거야? 내 간단한 질문에 대답...
 
Mathemat :

좋아, y = a x + b라고 하자. y 와 1/ x 사이에도 선형 관계가 있음을 증명하십시오.


여기서 선형 관계는 무엇입니까? 무슨 일이 일어나고 있는지 이해하기가 정말 어렵습니까?

EURUSD = a * USDJPY + b 와 같이 표현하지 않습니다. 아니면 여기에서 가격 VR의 로그를 취하지 않고 선형 회귀 를 사용합니까?

표시되는 경우 log(EURUSD) = a * log(USDJPY) + b 입니다. 그리고 사실, 이 b 는 0 값으로 버려야 합니다.

log(USDJPY) == -log(JPYUSD) 인 것은 분명하지 않습니다. 그리고 가격 VR이 반전될 때 선형 관계는 정의에 따라 절대값이 변경되지 않고 부호만 변경된다는 것입니다.

위에서 이것은 분명히 증명된다.

 
hrenfx :

EURUSD = a * USDJPY + b 와 같이 표현하지 않습니다. 아니면 여기에서 가격 VR의 로그를 취하지 않고 선형 회귀를 사용합니까?

표시되는 경우 log(EURUSD) = a * log(USDJPY) + b 입니다. 그리고 사실, 이 b 는 0 값으로 버려야 합니다.

글쎄, 설득력이 없다, hrenfx ! 나는 대수 수익률이 견적 과정을 설명하는 데 더 적합하다는 것을 이해하지만 여기에는 하나가 아니라 두 개의 프로세스가 있습니다.

둘째, 우리는 무엇을 위해 싸우고 있습니까? 상관 계수의 천분의 일? 그리고 그녀는 당신에게 무엇을 줄 것입니까? 그러한 정확성은 무엇입니까?

값이 몇 퍼센트가 아니라 넓은 범위에서 변할 때 로그를 사용하는 것이 합리적입니다.

 
Mathemat :

글쎄, 설득력이 없다, hrenfx ! 나는 대수 수익률이 견적 과정을 설명하는 데 더 적합하다는 것을 이해하지만 여기에는 하나가 아니라 두 개의 프로세스가 있습니다.

둘째, 우리는 무엇을 위해 싸우고 있습니까? 상관 계수의 천분의 일? 그리고 그녀는 당신에게 무엇을 줄 것입니까? 그러한 정확성은 무엇입니까?

값이 몇 퍼센트가 아니라 넓은 범위에서 변할 때 로그를 사용하는 것이 합리적입니다.


"천분의 일"이 아니라 차이가 큰 경우 실제 가격 VR에 대한 예를 보여주지 않겠습니다. 예, 가격의 절대 가치에 대한 연구를 이해해야합니다. 핀. 도구는 바보입니다. 거의 아무도 이것을 보지 않는다는 것이 놀랍습니다. Markowitz 포트폴리오 문제의 공식화를 살펴보겠습니다. 그리고 더 나은 - Recycle , 가격, TS 자산 등 원래 VR의 특성에 대해 신경 쓰지 않습니다. 이러한 VR 사이에는 선형 관계가 매우 명확하고 모호하지 않습니다.