A correlação de amostra zero não significa necessariamente que não exista uma relação linear - página 51
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Alsu, anônimo , me ajude a entender. O que isso significa? Acontece que a aparente correlação positiva entre Bid eAsk de qualquer símbolo é uma ficção. E a correlação negativa entre as citações para frente e para trás também é algo que pode ser descartado, porque não tem nem estacionaridade nem ergodicidade?
1. Se você não soubesse como as séries dos exemplos foram obtidas, como você reconheceria (de preferência com um exemplo) que estas não são quantidades 100% correlacionadas, mas quantidades colineares? Uma restrição semelhante (investigação da colinearidade) se aplica à autocorrelação?
2. Qual é a relação aritmética entre Bid e Ask?
P.S. "Quanto mais para dentro da floresta, mais espessos os partidários" parece, estamos buscando a inter-relação, e lá, onde esta inter-relação é mais acentuadamente revelada, ... desconcertante. E você só queria avaliar a correlação das duas fileiras em algum momento no passado.
Acontece que a aparente correlação positiva entre Bid e Ask de qualquer símbolo é uma ficção. E a correlação negativa entre as citações para frente e para trás também é algo que pode ser descartado, já que não há estacionaridade
Você pode jogá-lo fora. Use linhas estacionárias.
(3) Como quantificar dados
Pegue a primeira diferença entre as velas, não é a HP BP. Por que deveria ser distribuída normalmente se uma vela tem X negócios e a outra tem 100X negócios e todos com volumes diferentes. Cavando na história do tick, história de nível II? Quanto mais profundo for, mais diferenças entre os corretores.
Você pode quantificar por volume se você tiver acesso a ele.
Você não pode quantificar de forma alguma. Então a fórmula para a correlação será diferente.
Em qualquer caso, a normalização não será obtida apenas pela quantificação dos preços.
Licitações e pedidos são simplesmente melhores ofertas e... e assim por diante. Eles podem mudar se não houver uma negociação real? Claro. Eles podem permanecer inalterados se houver uma troca? Sim, absolutamente (parcialmente executado). Preço médio! E quanto aos momentos em que o spread aumenta várias vezes, e quanto ao preço médio ou melhor banda?
Se você calcular pelos preços comerciais - os resultados serão ruidosos por causa do salto de oferta/venda.
Para o preço médio, você pode usá-lo, se o instrumento for líquido o suficiente.
A melhor solução é utilizar a média aritmética entre os preços esperados de duas ordens de mercado (compra e venda) de um determinado volume pré-definido. Mas, para isso, precisamos de dados de Nível 2.
Os valores colineares não podem participar dos cálculos estatísticos.
Não é verdade :P É que são utilizados métodos diferentes. Por exemplo, em vez da regressão linear, você pode usar a regressão de componentes principais.
A correlação é uma constante. Se cada amostra de dois SVs para os quais a correlação é calculada for estatisticamente a mesma que outras amostras da população geral desses SVs, então podemos dizer que os dois SVs são dependentes. Mais precisamente, seu comportamento é semelhante. Isto se aplica à SV normalmente distribuída.
Se os SVs não são normalmente distribuídos, então a cointegração é aplicada, quando a característica da dependência mútua de dois SVs não é um número, mas uma série com certas propriedades.
As condições para a aplicabilidade da correlação e da cointegração não estão escritas corretamente. A correlação (em particular, métodos de classificação) é aplicável independentemente da forma de distribuição, estacionaridade e ergodicidade das variáveis aleatórias são suficientes. Os testes de cointegração também não dependem da forma de distribuição, apenas a mesma ordem de integração de processos aleatórios é necessária (a ordem deve ser maior que zero).
Você pode jogá-lo fora. Use linhas estacionárias.
Você pode quantificar por volume se você tiver acesso a ele.
Não foi possível quantificar de forma alguma. Então a fórmula para a correlação será diferente.
De qualquer forma, a quantificação dos preços, por si só, não garantirá a normalidade.
Se você fizer cálculos sobre os preços de transação - os resultados seriam ruidosos devido à presença de bounce bid/ask bounce.
Você pode usar o preço médio se o instrumento for suficientemente líquido.
A melhor maneira é usar a média aritmética entre os preços esperados de duas ordens de mercado (compra e venda) de algum volume pré-definido. Mas, para isso, precisamos de dados de Nível 2.
Não é verdade :P É que são utilizados métodos diferentes. Por exemplo, a regressão de componentes principais pode ser usada em vez da regressão linear.
As condições para a aplicabilidade da correlação e da cointegração não estão escritas corretamente. A correlação (em particular os métodos de classificação) é aplicável independentemente da forma de distribuição, estacionaridade e ergodicidade das variáveis aleatórias são suficientes. Os testes de cointegração também não dependem da forma da distribuição, apenas a mesma ordem de integração de processos aleatórios é necessária (a ordem deve ser maior que zero).
É claro, suas observações são mais precisas do que as minhas.
Mas.
Eu, eu acho que minha definição é mais correta, pois a aplicação é vista mais claramente a partir dela, e para mim isto é muito mais importante do que a pureza das definições. Em geral, estou tentando esquecer todas as definições que me ensinaram no instituto e tomar o significado do termo na forma de código do programa. Pegue um código específico, por exemplo R, e a execução desse código para calcular a cointegração é a definição dessa palavra. Esta, em minha mente, é a única maneira de me dissociar da florescente diversidade pseudocientífica da ciência russa. Isto reflete meu desejo de lucro, não de dissertação.
Portanto, se você der as especificações de qualquer pacote para apoiar o que você diz, de preferência R, isso seria super valioso para mim.
Pessoal, apliquem pelo menos alguns dos itens acima a suas negociações, e depois avaliem os resultados estatisticamente:)
Senhores, podem me dizer se esta série de dados é estacionária ou não estacionária?
Senhores, podem me dizer se esta série de dados é estacionária ou não estacionária?
E quantas observações são retratadas? Apenas dois, ou há uma dúzia?
Quantas observações são retratadas? Apenas dois, ou há uma dúzia?
Muito. Muito.
Bem, então eu(1), instável.