Por que a distribuição normal não é normal? - página 10
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Aposto $5.000 em como esta afirmação é falsa?
Bem, sim, é uma afirmação um tanto ousada de Sergei de que existe um significado estatístico significativo para os incrementos. É objetivamente falando abaixo do plinto ali.
Bem, sim, é um pouco ousado da parte de Sergei dizer que existe uma significância estatística significativa para os incrementos. É objetivamente falando abaixo do plinto ali.
Houve algum estudo? Talvez haja uma ligação com outro fio. Gostaria realmente de entender que padrões foram testados e como.à IlyaA
Entendo que estamos falando sobre a relação dos incrementos atuais com os incrementos futuros. E suspeito fortemente que o ACF das primeiras leituras será a prova, mas um valor como 0,4 (ou mais), para dizer de forma branda, é questionável para demonstrar tal vantagem. Mas talvez Sergei tenha algo novo em mente. E houve muitos estudos, por isso é difícil lembrar de uma só vez.
PS: E há mais uma sutileza, a fórmula para estimar ACF não é muito adequada para estas séries, além de que é necessário estimar a confiabilidade do próprio ACF e estimativas de erro para cada atraso encontrado. Lá não é tão simples.
Aposte $5.000 em como esta afirmação é falsa?
Você duvida da autocorrelação da volatilidade? E é uma relação entre os aumentos de preço, embora modulo.
Meu entendimento é que se trata da relação entre os incrementos atuais e os incrementos futuros. E suspeito fortemente que a prova será a ACF das primeiras leituras, mas um valor como 0,4 (ou mais), para dizer de forma branda, é questionável para demonstrar tal vantagem. Mas talvez Sergei tenha algo novo em mente. E houve muitas pesquisas, por isso é difícil lembrar de uma só vez.
Por exemplo, a análise de castiçal utiliza não apenas incrementos, mas também bloqueio de extrema e volume. Lembro-me que há um mês havia um tópico sobre um EA baseado na análise de castiçal. Acho que começou positivamente. Mas eu não participei dela. E me pergunto se alguém investigou não apenas os preços de fechamento, mas também outras características dos castiçais em conjunto.A propósito, a soma das séries não estacionárias pode ser estacionária e ter HP. Tais séries são chamadas séries cointegradas. Clive Granger recebeu um Prêmio Nobel em economia por isto. Eu mesmo não verifiquei, mas a elite, por exemplo, alega que a taxa de câmbio do iene está cointegrada ao índice de preços ao consumidor (CPI). Mais precisamente com a diferença entre os preços ao consumidor nos EUA e no Japão http://monetarism.ru/cointegration.shtml
para Avals
Não que eu esteja me metendo nas brigas de outras pessoas :o), mas Sergei escreveu claramente: "Posso citar tantas evidências quanto quiser para a existência de dependências estatisticamente significativas entre os aumentos de preços". Seus argumentos dificilmente podem ser reconhecidos como provas para este caso, já que ainda não está claro o que "acontece" diretamente aos incrementos (os colegas não demonstraram nada). Mas se, suponhamos que não exista tal dependência para a "fonte" (ou seja, diretamente o objeto de pesquisa), é bastante estranho insistir em sua existência. Bem, se assumirmos que volatilidade = RMS, a correlação dos primeiros lags de volatilidade para um número de incrementos com janelas bastante longas (cerca de 500 amostras) está aproximadamente na região de 0,114-0,2 (o que, para dizer de forma suave, é um pouco fora de "presença").
à IlyaA
Eu não o fiz, mas acho que não, é apenas a natureza da coisa. Eu, por exemplo, sempre tive interesse em (H+L)/2, porque o erro de prever o "meio" é um pouco compensado pela gama de "flutuações" de preço em torno deste mesmo meio.
E eu gosto deste tipo de pressão, o principal é que se o Risco perder, ele aprenderá como vencer o mercado em troca,
mas a expectativa do Neutron de ganhar nesta aposta é a mesma que perder.
E tudo depende da honestidade das disputas, eu acho que o Neutron pagará, mas e o Risco?
Portanto, se eu fosse o Neutron, eu nem responderia a isso.
Você é um garantidor?
Depois vamos ao banco, colocamos $10.000 em um cofre de depósito.
Escreva a reivindicação do Neutron, e se eu a refutar, eu aceito o dinheiro.
à IlyaA
Entendo que estamos falando sobre a relação dos incrementos atuais com os incrementos futuros. E suspeito fortemente que o ACF das primeiras leituras será a prova, mas um valor como 0,4 (ou mais), para dizer de forma branda, é questionável para demonstrar tal vantagem. Mas talvez Sergei tenha algo novo em mente. E houve muitos estudos, por isso é difícil lembrar de uma só vez.
PS: E há mais uma sutileza, a fórmula para estimar ACF não é muito adequada para estas séries, além de que é necessário estimar a confiabilidade do próprio ACF e estimativas de erro para cada atraso encontrado. Lá não é tão simples.
Se observarmos a correlação entre incrementos adjacentes, a correlação é de fato muito baixa. Se você pegar "grupos" de incrementos, a imagem começa a parecer muito diferente. Não me peça um cálculo rigoroso, as conclusões são puramente minhas e puramente empíricas.
para Avals
Não que eu esteja me metendo nas brigas de outras pessoas :o), mas Sergei escreveu claramente: "Posso citar tantas evidências quanto quiser para a existência de dependências estatisticamente significativas entre os aumentos de preços". Seus argumentos dificilmente podem ser reconhecidos como provas para este caso, já que ainda não está claro o que "acontece" diretamente aos incrementos (os colegas não demonstraram nada). Mas se, suponhamos que não exista tal dependência para a "fonte" (ou seja, diretamente o objeto de pesquisa), é bastante estranho insistir em sua existência. Bem, se assumirmos que volatilidade = RMS, a correlação dos primeiros lags de volatilidade para um número de incrementos com janelas bastante longas (cerca de 500 amostras) está aproximadamente na região de 0,114-0,2 (o que, para dizer de forma suave, é um pouco fora de "presença").
O fato de que a volatilidade está relacionada à autocorrelação é comprovado por Robert Engle que, por acaso, recebeu um prêmio Nobel de economia no mesmo ano que Granger (2003). Principalmente para o modelo ARCH, que é exatamente baseado na autocorrelação de variância. O que é amplamente utilizado na gestão de riscos. Brevemente http://www.dengi-info.com/archive/article.php?aid=312