Econometria: por que a co-integração é necessária - página 26
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(a) A estatística t pressupõe que os dados têm uma distribuição normal e é apenas para tais dados, caso contrário, distorce o resultado.
b) qual é a nova direção no matstat para dividir 100% pelo valor do critério t, por favor esclareça
a) realmente z-estatística
b) é para as sementes, para estimar rapidamente o erro em porcentagem.
Mas esse não é o problema.
O problema está na raiz. Tudo o que li, construído por mim mesmo, diz que sua previsibilidade não decorre das exigências de "correto". É para isso que eu continuo voltando. A cointegração é atraída pelo fato de as entradas estarem em uma série estacionária. Mas a questão da previsibilidade permanece.
a) é na verdade uma estatística z
Assim, assume-se que é assimmptoticamente normal, em vez de Student's, o que também está longe de ser certo.
b) é para a semente estimar rapidamente o erro em porcentagens
Mas esse não é o problema.
É a raiz do problema. Tudo o que li, construído por mim mesmo, diz que os requisitos para "correto" não derivam de sua previsibilidade. É para isso que eu continuo voltando. A cointegração é atraída pelo fato de as entradas estarem em uma série estacionária. Mas a questão da previsibilidade permanece.
é assumido como sendo assimptóticamente normal ao invés de normal para os estudantes, o que também está longe de ser certo.
E acima de tudo a questão da previsibilidade da própria cointegração. É nisso que eu sugiro que trabalhemos.É nisso que eu estou sugerindo que trabalhemos.
Aqui estão os resultados. Levou as barras H1 6736. As fotos mostram as primeiras 500 barras. A janela de 118 barras (semana). Deslocamento por uma barra.
Regressão de co-integração
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
Diferença entre os pares
entrada - passagem de baixo para cima
saída - travessia zero
As entradas de cima não são consideradas - desenhos muito complicados são obtidos.
Neste setor, temos negócios
negócios em pips
Estou muito curioso sobre o comportamento do coeficiente с(i) na regressão da cointegração
Gostaria de ter a sua opinião.
Regressão de cointegração
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
Você citou muitas vezes as várias equações que você usa para estimar a cointegração. Pareço ter perdido o ponto quando você justificou porque incluiu um componente de tendência determinista na regressão. Você poderia explicar novamente?
Tanto quanto sei, o componente determinístico só deve ser incluído quando os regressores contiverem tal componente. Neste caso você pode usar corretamente os valores críticos das estatísticas t, digamos, das tabelas da MacKinnon. Duvido muito que haja uma tendência linear determinista em eurusd, gbpusd ou alguma combinação linear dos mesmos.
Como sabemos, quando a cointegração realmente ocorre - as estimativas do coeficiente de regressão (modelos de longo prazo) têm a propriedade de superconstância. Seguindo seus resultados, a cointegração de eurusd e gbpusd está presente. Procedendo destas duas proposições, sugiro que você avalie as razões de regressão (necessariamente com os mesmos preditores) que você apresentou em duas áreas de dados não sobrepostos, e então se certifique por meio da desigualdade de Chebyshev que as estimativas da razão C(3) nestas áreas de dados diferem estatisticamente insignificantes. Se este for o caso, não devemos tentar comercializar os resíduos da regressão, mas o componente de tendência determinista. Se as estimativas de C(3) forem significativamente diferentes - eu aconselharia a revisão da estrutura da regressão a ser estimada.
Tanto quanto sei, o componente determinístico só deve ser incluído se os regressores contiverem tal componente. Nesse caso, os valores críticos das estatísticas t podem ser usados corretamente, digamos, a partir das tabelas da MacKinnon. Duvido muito que haja uma tendência linear determinista em eurusd, gbpusd ou alguma combinação linear dos mesmos.
Como sabemos, quando a cointegração realmente ocorre - as estimativas do coeficiente de regressão (modelos de longo prazo) têm a propriedade de superconstância. Seguindo seus resultados, a cointegração de eurusd e gbpusd está presente. Procedendo destas duas proposições, sugiro que você avalie as razões de regressão (necessariamente com os mesmos preditores) que você apresentou em duas áreas de dados não sobrepostos, e então se certifique por meio da desigualdade de Chebyshev que as estimativas da razão C(3) nestas áreas de dados diferem estatisticamente insignificantes. Se este for o caso, não devemos tentar comercializar os resíduos da regressão, mas o componente de tendência determinista. Se as estimativas do coeficiente C(3) forem significativamente diferentes - eu sugeriria a revisão da estrutura da regressão que está sendo estimada.
Você já citou muitas vezes as diferentes equações que usa para estimar a cointegração. Pareço ter perdido o ponto quando você justificou porque incluiu um componente de tendência determinista na regressão. Você poderia explicar novamente?
Aí é que está, não posso reivindicar nada.
No que me diz respeito, comparar as duas diferentes parcelas no passado não faz nada. Comércio real - avance uma barra e esta nova trama, diferente por uma barra, dará novos coeficientes. Os valores dos coeficientes с(1) e с(2) são mostrados acima - eles mudam o tempo todo e bastante consideravelmente. Aqui estão os valores do coeficiente c(3)
Aqui está a estimativa da equação de cointegração (não de regressão):
Variável Dependente: EURUSD
Método: DOLS (Dynamic Least Squares)
Data: 28/04/12 Hora: 14:49
Amostra: 118 6736
Observações incluídas: 6619
Determinística da equação cointegrante: C @TREND
Especificação automática de chumbo e atraso (chumbo=34 e atraso=34 com base no AIC
critério, max=34)
Estimativa de desvio a longo prazo (Bartlett kernel, Newey-West largura de banda fixa =
11.0000)
Sem ajuste d.f. para erros padrão e covariância
Variável Coeficiente Std. Erro t-Statistic Prob.
GBPUSD 1,477877 0,039584 37,33545 0,0000
C -0,983188 0,064891 -15,15143 0,0000
@TREND 9.03E-07 6.68E-07 1.352241 0.1763
A estatística t e sua probabilidade correspondente diz que a tendência de toda a amostra (118-6736 barras) pode ser negligenciada. Isto não é surpreendente, pois provavelmente não há tendências em grandes amostras.
Vamos tirar uma amostra do tamanho de uma janela = 118 barras. O quadro é diferente.
Variável Dependente: EURUSD
Método: DOLS (Dynamic Least Squares)
Data: 28/04/12 Hora: 15:00
Amostra: 118 236
Observações incluídas: 119
Determinística da equação cointegrante: C @TREND
Especificação automática de leads e lags (lead=1 e lag=0 com base no AIC
critério, max=12)
Estimativa de desvio a longo prazo (Bartlett kernel, Newey-West largura de banda fixa =
5.0000)
Sem ajuste d.f. para erros padrão e covariância
Variável Coeficiente Std. Erro t-Statistic Prob.
GBPUSD 0,410017 0,131928 3,107892 0,0024
C 0,652893 0,209209 3,120769 0,0023
@TREND 0.000202 1.90E-05 10.59269 0.0000
Parece haver uma tendência, mas os valores t-Statistic são muito baixos , o que sugere um enorme erro no coeficiente estimado.
A partir disto, concluímos que a dissuasão deve ser sempre feita. Mas não é uma tendência linear. Tenho certas limitações quanto à equação de tendência. Você poderia usar um filtro Hodrick-Prescott, por exemplo.
Aqui está o resultado de incluir duas tendências determinísticas
Variável Dependente: EURUSD
Método: DOLS (Dynamic Least Squares)
Data: 28/04/12 Hora: 15:06
Amostra: 118.236
Observações incluídas: 119
Determinística da equação cointegrante: HP_EUR HP_GBP
Especificação automática de chumbo e atraso (chumbo=0 e atraso=0 com base no AIC
critério, max=12)
Estimativa de desvio a longo prazo (Bartlett kernel, Newey-West largura de banda fixa =
5.0000)
Sem ajuste d.f. para erros padrão e covariância
Variável Coeficiente Std. Erro t-Statistic Prob.
GBPUSD 0,604971 0,094954 6,371191 0,0000
HP_EUR 1.002990 0.028777 34.85379 0.0000
HP_GBP -0,607497 0,096679 -6,283619 0,0000
Muito mais decente do que o caso anterior. O principal é que esta coisa é mais estável em um turno de bar.
Eu fiz. Quase.
Comércio de pares. Lote fixo=1. 1036 barras em H1.
Gráficos de citações
Equilíbrio sem spreads.
Esquerda - incremento, ou seja, 0,8 = 8000 pips
Gráfico de resultados comerciais
Estatísticas totais para dois pares de moedas:
fator lucro.
[1] 6.210877
> lucro.plus
[1] 1.1192 = * 10000 = 11192 pips
> lucro.minus
[1] 0,1802 = *10000 = 1802 pips
> sd(lucro) - sko
[1] 0,001738898 * 10000 = 17 pips
> resumo(lucro)
Min. ...... 1ª Qu.... Média Mediana ....... 3º Qu. Máx.
-0.0047000 0.0000000 0.0006000 0.0009064 0.0015000 0.0192000
A partir da última linha: máximo drawdown em pips = 47 pips. Comércio lucrativo máximo = 192 pips.
Bibliotecas foram usadas para construir o sistema comercial:
biblioteca(mFilter)
biblioteca(tsDyn)
biblioteca(lmtest)
biblioteca(fUnitRoots)
biblioteca(zoológico)
Mudou-se para cá.
Aqui está outra seção, o número de barras é 2,5 vezes maior em H1
As últimas 1000 barras da balança
E esta é a estatística final.
> profit.factor
[1] 6.843426
> lucro.plus
[1] 2.8366
> lucro.minus
[1] 0.4145
> sd(lucro)
[1] 0.001760334
> resumo(lucro)
Min. 1º Qu. Média Mediana 3º Qu. Máx.
-0.004000 0.000100 0.000700 0.001054 0.001700 0.017300
Favor observar que o fator de lucro e de drawdown não mudaram muito.
Aguardando resultados específicos para comparar com (18).