Нулевая корреляция выборки вовсе не обозначает отсутствие линейной взаимосвязи - страница 42
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
Да... Волшебное слово "корреляция" вводит многих в заблуждение.
Корреляция == вероятностная зависимость. Т.е. самообман. Ищите линейную зависимость.
Повторюсь, в этой ветке уже вроде об этом говорили.
Вдумайтесь в определение корреляции - простыми словами это взаимосвязь двух множеств. Для множеств из линейного пространства эту взаимосвязь можно оценить через скалярное произведение векторов (эквивалентно КК Пирсона), и например логично что для ортогональных векторов такая взаимосвязь нулевая. Для множеств не принадлежащих линейному пространству, эту взаимосвязь надо оценивать соответственно по другому. Как? Это уже зависит от характеристик пространства. Как примеры можно рассмотреть другие коэффициенты корреляции.
Если показания в относительной шкале, а для котировок это так (показывает во сколько раз одна валюта "ценее" другой), то применять к исходным данным линейные методы (скалярное произведение) "влоб" некорректно. Логарифмирование переводит показания из относительной шкалы в интервальную, где уже можно оценить ту же корреляцию с помощью КК Пирсона.
Повторюсь, в этой ветке уже вроде об этом говорили.
Вдумайтесь в определение корреляции - простыми словами это взаимосвязь двух множеств. Для множеств из линейного пространства эту взаимосвязь можно оценить через скалярное произведение векторов (эквивалентно КК Пирсона), и например логично что для ортогональных векторов такая взаимосвязь нулевая. Для множеств не принадлежащих линейному пространству, эту взаимосвязь надо оценивать соответственно по другому. Как? Это уже зависит от характеристик пространства. Как примеры можно рассмотреть другие коэффициенты корреляции.
Если показания в относительной шкале, а для котировок это так (показывает во сколько раз одна валюта "ценее" другой), то применять к исходным данным линейные методы (скалярное произведение) "влоб" некорректно. Логарифмирование переводит показания из относительной шкалы в интервальную, где уже можно оценить ту же корреляцию с помощью КК Пирсона.
Вы можете предоставить конкретный пример, где взятие логарифмов ключевым образом меняет показания КК? Мне пожалуйста пример, когда исходный ряд дает КК близкий к нулю, в то время как его логарифмы чудесным образом ставят КК на значимую оценку.
Пока пой пример:
Корреляция Пирсона между ценами золота и открытым интересом рассчитанная на первых разностях без логарифмирования: 0.1968
Корреляция Пирсона между ценами золота и открытым интересом рассчитанная для ln(Pi/Pi-1): 0.2067
Теперь, из-за разницы в 1% можно кричать от восторга и на каждом углу говорить, что без логарифмирования не куда.
Вид распределения матрицы корреляций зависит от свойств обоих рядов и связи между ними, т.е. вовсе не должен быть одинаковым для всех возможных рядов... Для СБ он один, для каких-нибудь там вспышек на солнце другой...
Постараюсь сворганить
Теперь, из-за разницы в 1% можно кричать от восторга и на каждом углу говорить, что без логарифмирования не куда.
По данным из вашего примера:
По-моему весьма неплохо согласуется с визуальным наблюдением. Разница более 5%
Постараюсь сворганить
Я первые разности не считаю ... десятые тоже )...
Давайте для начала выясним, корректно ли вообще использовать КК на обычных ценовых рядах. Пока я предоставил данные говорящие что вроде как КК на I(1) считать нельзя.
Да где вы видели хоть раз требование нормальности для расчета КК? Еще раз - это требование для использования корреляционного анализа.
Что за бред - КК только для нормальнораспределенных величин.......... Оказывается, нельзя расчитывать КК между, напрмер, котировками золота и серебра.........
Да где вы видели хоть раз требование нормальности для расчета КК? Еще раз - это требование для использования корреляционного анализа.
Что за бред - КК только для нормальнораспределенных величин..........
Важно что КК можно считать только на доходностях, но никак не на самой цене.
Снова спрошу - почему?
Потому что: 1. смотри картинко выше.
2. Читай что пишет Avals:
это же показатель ошибки. Если распределение, как показал C-4, то ошибка огромная получается и вероятность получить бОльшее отклонение от фактического значения почти не уменьшается. Какой смысл в таком показателе, если при реальной независимости можно равовероятно получить корреляцию от -0.6 до +0.6?