A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 49
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Em geral, sim, é assim. Mas com a única exceção de que preciso de métodos que permitam determinar a relação, não utilizando a suposição de que existe tal relação a priori. Por exemplo, li um artigo sobre análise de regressão na wikipedia:
OK, então antes de podermos usar a mesma análise de regressão, temos que identificar a relação. Mas como identificá-lo? A análise de regressão é impossível porque é uma consequência da relação, a correlação também é impossível porque o próprio QC não fala de relações causa-efeito, correlação cruzada? - parece melhor, mas é aí que termina meu conhecimento...
Nada de mais. Os modernos "comerciantes de correlação" - existem até mesmo postos como esse, por isso são chamados - eles partem da hipótese "nula" de que TUDO É RELACIONADO, e então por enumeração eles calculam a força dessa conexão - de tudo - com tudo.
Aqui, encontrado nos arquivos, guardian.co.uk tem um blog sobre financiadores. E há ali alguns grandes artigos sobre o trabalho real de um comerciante em um grande banco ou fundo de hedge. Eles podem caçar correlações até DOIS SEMANAS, depois o trader verifica tudo em algum laboratório de matemática, faz uma apresentação para seus chefes, e então o banco abre uma posição coberta para algo como 100 milhões.
http://www.guardian.co.uk/commentisfree/joris-luyendijk-banking-blog/2012/apr/02/quantatitive-prop-trader-voices-of-finance
Há muitas coisas interessantes para comerciantes profissionais no blog.
A abordagem mais conhecida é o teste de causalidade da Granger. Você também pode olhar para a entropia de transferência
E onde posso encontrar documentação sobre eles e em quais pacotes R posso encontrar estes testes?
biblioteca(MSBVAR); ?granger.test
Não há pacotes para entropia de transferência, mas não é difícil consultá-los você mesmo.
Leia as definições em qualquer livro didático e obtenha o essencial. Não faz nenhuma diferença se você usa bid/ask/midprice. As características numéricas podem ser ligeiramente diferentes, mas as conclusões sobre a estacionaridade serão as mesmas.
lance e peça são apenas as melhores ofertas e, . e depois o que. Eles podem mudar quando não há comércio real? Sim, eles podem. Eles podem permanecer inalterados na presença de uma profissão? Sim, absolutamente (parcialmente executado). Preço médio! E quando o spread aumenta várias vezes, e quanto ao preço médio ou melhor banda?
- (2) Quais são as leituras de volume em comércios reais?
Aqui está um exemplo, mais uma vez elaborado (a foto é tirada do primeiro posto do ramo)A correlação é zero em toda a faixa, embora todo o comércio esteja concentrado em áreas onde a correlação é significativa.
É óbvio que os negócios de um lote não são equivalentes a negócios de 100 lotes. E enquanto isso, os dados de preços dessas micro transações contribuem significativamente para os cálculos de características seletivas. Conhecendo volumes reais, poderíamos realizar "médias ponderadas" que seriam mais adequadas.
- (3) Como quantificar os dados
Pegue a primeira diferença entre as velas, não é a HP BP. E por que deveria ser normalmente distribuído se uma vela tem X negócios e as outras 100X negócios e todos com volumes diferentes. Cavando na história do tick, história de nível II? Quanto mais profundo for, mais diferenças existem entre os corretores.Isso é lógico, sem argumentos. Mas a verdade é realmente diferente: I(1) é o "integral" de I(0) - do processo que é definido desde o início. Não é o I(0) que é definido através do I(1), mas vice versa.
I(1) propriedades poderiam ser qualquer coisa, poderia ser SB, poderia ser um mercado real com uma distribuição não-normal, dinâmica de temperatura em Lisboa, o que quer que seja.
Desculpe, mas isso não é bem assim. Você tem que partir de I(0), que deve ser sempre estacionário e nenhum outro. As sucessivas "integrações" do processo I(0) levam a diferentes I(n).
I(1) não pode de forma alguma ser citações reais, porque o processo de diferenças destas citações não é estacionário, ou seja, não pode ser I(0). Portanto, originalmente (as citações) não era I(1).
Horror.
Com todo respeito, não consigo entender por que as estatísticas devem ser aplicadas a processos cuja essência é explicável e descritível.
Aqui, eu desenvolvi algo. Ninguém sabe se é bom ou ruim. Ative as estatísticas - ela decidirá. Quando ninguém sabe!
Isso é lógico, sem argumentos. Mas a verdade é realmente diferente: I(1) é o "integral" de I(0) - do processo que é definido desde o início. Não é o I(0) que é definido através do I(1), mas vice versa.
Desculpe, mas isso não é bem assim. Você tem que partir de I(0), que deve estar sempre estacionário e nenhum outro. As sucessivas "integrações" do processo I(0) resultam em I(n) diferentes.
I(1) não pode de forma alguma ser citações reais, porque o processo de diferenças destas citações não é estacionário, ou seja, não pode ser I(0). Portanto, originalmente (as citações) não era I(1).
Suponha que a MQ tenha decidido lançar o MetaTrader 6, onde em vez de gráficos clássicos na forma de barras e castiçais nos são dados apenas incrementos de preço. O mercado ainda não é normal, mas agora nós usamos e confiamos no I(0).
Ambos os processos na imagem acima são da ordem I(0), mas o primeiro é uma distribuição normal clássica e o segundo é um mercado RTS real e não estacionário. Se a imagem inferior não é um processo de ordem I(0), então que ordem é essa e como devemos chamá-la?
Não há ninguém disposto a imitar este Granger no emculus?
Seria bom saber como funciona, para começar.
Alguém tem o livro da Granger de 1969"Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods")?
E também, para ser honesto, eu ainda não entendo quem é mais culpado pelo conflito Israel-Polestina? Os judeus? Os árabes?
Há apenas um conjunto de dados especial chamado IsraelPalestineConflicte que vai com o teste, parecido com este:
Você pode ver que os dados estão estreitamente correlacionados, mas não pode ver quem é o culpado, e o que Granger está dizendo não é claro.