样本相关性为零并不一定意味着没有线性关系 - 页 49

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C-4:


一般来说，是的，是这样的。但唯一的例外是，我需要能够确定 这种关系的方法，而不是使用先验地存在这种关系的假设。例如，我在维基百科上看到一篇关于回归分析的文章。

好的，所以在我们使用同样的回归分析之前，我们必须确定这种关系。但我们如何识别它呢？回归分析是不可能的，因为它是关系的结果，相关关系也是不可能的，因为QC本身不谈因果关系，交叉相关？- 似乎更好，但这是我知识的终点......

没有什么大不了的。现代 "相关交易者"--甚至有这样的帖子，所以他们被称为--他们从 "空 "假设开始，即所有东西都是相关的，然后通过列举，他们计算这种联系的强度--所有东西--与所有东西的联系。

在这里，在档案中发现，guardian.co.uk有一个关于金融家的博客。而且那里有一些关于大银行或对冲基金的交易员的真实工作的伟大文章。他们可以在长达两个星期的时间里寻找相关性，然后交易员在某个数学实验室里检查这一切，给他的老板们做个报告，然后银行就开了一个对冲头寸，大约1亿。

http://www.guardian.co.uk/commentisfree/joris-luyendijk-banking-blog/2012/apr/02/quantatitive-prop-trader-voices-of-finance

博客上有很多专业交易员的有趣内容。

 
anonymous:

最著名的方法是格兰杰因果关系测试。你也可以看一下转移熵

我在哪里可以找到关于它们的文档，在哪些R包中可以查阅这些测试？
 
C-4:
我在哪里可以找到关于它们的文档，在哪些R-packages中可以找到这些测试？


library(MSBVAR); ? granger.test

目前还没有关于转移熵 的软件包，但自己查询也不难。

 
难道没有人愿意在emcool上写这个格兰杰吗？
 
GaryKa: 尊敬的访客，在得出 关于静止性、分布、反复性、相关性和其他统计学上的结论时，你们使用什么价格时间序列（外汇）的数据？这个问题是没有异议的。只是经常采取一个由天文时间量化的最佳带读数？但这是......。怎么说呢无法接受。分析 "真实 "交易的价格读数序列是有意义的，同时考虑到真实交易量。也许这就是问题所在--为分析准备数据。

阅读任何教科书中的定义，就会明白其中的要点。你是否使用买入价/卖出价/中间价完全没有区别。数字特征可能略有不同，但关于静止性的结论将是相同的。

这个问题有些宽泛，涉及几个子问题。


  • (1) 实际交易中的价格读数是多少？

出价和要价只是最好的报价，而且，。然后呢。在没有实际交易的情况下，他们能改变吗？是的，他们可以。它们能在交易的情况下保持不变吗？是的，绝对的（部分执行）。中价!当价差增加几倍的时候，中间价或最好的波段又如何呢？

  • (2) 真实交易的成交量读数是多少？
下面是一个例子，也是臆造的（图片取自该分支的第一个帖子）


整个范围内的相关性为零，尽管整个交易都集中在相关性显著的地区。
很明显，一手的交易并不等同于100手的交易。同时，这种微观交易的价格数据在计算选择性特征方面做出了重要贡献。知道了真实的数量，我们可以进行 "加权平均"，这将是更充分的。
  • (3) 如何对数据进行量化
就拿蜡烛的第一个区别来说，它不是HP BP。如果一个蜡烛有X个交易，另一个有100个交易，而且交易量都不一样，为什么它应该是正态分布呢？挖到了蜱虫史，二级历史？越是深入，经纪人之间的差异就越大。
 
C-4: I(0)只是I(1)的第一个差值。

这是符合逻辑的，没有争议。但事实其实是不同的：I(1)是I(0)的 "积分"--从一开始就定义的过程。不是I(0)通过I(1)来定义，而是反之亦然。

I(1)属性可以是任何东西，可以是SB，可以是一个非正态分布的真实市场，里斯本的温度动态，等等。

对不起，但这不完全正确。你必须从I(0)开始，它应该永远是静止的，没有其他。I(0)过程的连续 "整合 "导致了不同的I(n)。

I(1)绝不可能是真实的报价，因为这些报价的差异过程不是静止的，即不能是I(0)。所以，最初它（引号）不是I（1）。

 

恐怖。

恕我直言，我不明白为什么统计学要应用于其本质是可解释和可描述的过程。

在这里，我已经开发了一些东西。没有人知道它是好是坏。打开统计数据--它将决定。当没有人知道!

 
hMathemat:

这是符合逻辑的，没有争议。但事实其实是不同的：I(1)是I(0)的 "积分"--从一开始就定义的过程。不是I(0)通过I(1)来定义，而是反之亦然。

对不起，但这不完全正确。你必须从I(0)开始，它必须永远是静止的，没有其他。I(0)过程的连续 "整合 "导致不同的I(n)。

I(1)绝不可能是真实的报价，因为这些报价的差异过程不是静止的，即不能是I(0)。所以，最初它（引号）不是I（1）。

假设MQ决定发布MetaTrader 6，而不是条形和烛台形式的经典图表，我们只提供价格增量。市场仍然不正常，但现在我们使用并依赖I（0）。

上图中的两个过程都是I(0)阶，但第一个是经典的正态分布，第二个是真实的、非平稳的RTS市场。如果底图不是一个I(0)阶的过程，那么它是什么阶，我们应该怎么称呼它？

 
Integer:
难道没有人愿意在emculus上模仿这个格兰杰吗？

首先，如果能知道它是如何工作的，那就太好了。

有谁有格兰杰1969年的著作《用计量经济学模型和交叉光谱方法研究因果关系》（Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods)？

还有，说实话，我仍然不明白谁更应该为以色列-波兰冲突负责？犹太人？阿拉伯人？

只是有一个名为IsraelPalestineConflicte的特殊数据集，与测试一起进行，看起来像这样。

你可以看到数据是紧密相关的，但你看不到是谁的责任，格兰杰说的也不清楚。

 
C-4: 如果底层图片不是一个I(0)顺序的过程，那么它是什么顺序，你怎么称呼它？
我不知道，我们必须要检查一下。这里让fail 检查一下单向根。
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