计量经济学:为什么需要协整? - 页 6 12345678910111213...28 新评论 Alexey Burnakov 2012.02.03 18:29 #51 你能展示一下协整工具吗?这样一来,差异就固定下来了。 СанСаныч Фоменко 2012.02.03 18:31 #52 alexeymosc: 你能展示一下协整工具吗?这样一来,差异就固定下来了。 这个话题就是这样开始的。这就是问题的关键。看看吧,有图表和计算结果。但是,如何处理它呢? Алексей Тарабанов 2012.02.03 18:31 #53 faa1947: 不,不是所有的人。我不打算去教书。 我同意,我指的是线性相关--期待你对前一个问题的回答 СанСаныч Фоменко 2012.02.03 18:32 #54 tara: 桑桑尼奇! 不能相信,但可以相信这个概率 :) 这是在无效假设的框架内,以置信度的方式制定。 Roman Zamozhnyy 2012.02.03 18:39 #55 faa1947 03.02.2012 19:35 数学。 我什么都不明白。我将阅读什么是虚假的关联性。 非常简单。我们取两个系列,用公式计算相关关系。我们总是得到一个号码,而不是没有 号码。也就是说,计算总是给出任何事物之间的相关值。这个领域的大专家是占星师。 我想faaaa的意思是,如果他的冰箱每28天自己除霜一次,那么这个事件与月相相关,系数接近1.00,但这并不意味着月相取决于他冰箱除霜的节奏(相关不是关系)。 Алексей Тарабанов 2012.02.03 18:45 #56 好吧,让我们换个方式。我已经准备好向你发送 一个模仿原始趋势交易策略的EA。它不会亏损,因为它没有考虑到佣金、缺口和滑点。它在检测到趋势的瞬间开仓,并在趋势被打破时平仓。简而言之,它是一个简单的趋势跟踪专家顾问。你准备好从计量经济学的角度来研究它了吗? anonymous 2012.02.03 18:48 #57 alexeymosc: 你能展示协整的工具吗?这样一来,差异就固定下来了。 请阅读我在这个主题中的第一个帖子。 faa1947: 共融是一个非常强大的概念。如果两个随机过程之间的差值是一个静止的随机过程,则被认为是协整的。如果在随机过程中存在趋势和偏见,必须将其消除。 亲爱的计量经济学家,请阅读我之前给出的定义。 请看,毕竟维基百科,它用正常的语言说:"在20世纪80年代之前,许多经济学家对(去趋势化[citation needed])非平稳时间序列数据使用线性回归,诺贝尔奖得主克莱夫-格兰杰[1] 和其他人表明这是一种危险的方法,可能产生虚假的相关性。" faa1947: 我想知道科蒂尔和利润是否是协整的? 如果它们不是协整的,那么利润就是随机的。而如果它们是协整的,那么利润就不是随机的? 如果有人给我一个有两行的文件:Kotir和利润,那么我将计算协整关系。非常好奇。 在买入并持有策略的情况下是共融的。在一般情况下不是协整的,尽管有可能构建利润序列的例子,在这些例子中会出现这种协整的情况。 这里与利润的随机性和非随机性完全没有联系。 数学。 FAA,至少解释一下你手指上的东西。好吧,说的是,虚假的关联性。 http://www.burns.com/wcbspurcorl.htm faa1947: 但现在我有并且可以证明,我有协整关系。那又怎样? 那么,请试着用样本外的方式来证明。我给你一个错误的线索......。 如果我有具体的,美元指数被采取,并与欧元美元对进行比较。这表明这些序列之间存在协整关系的经济基础。 这个指数是在哪里交易的?或者至少要有期货?现在你的结果是一个证明,对于任何系列,你可以构建另一个系列,而这对系列将是协整的。 如果你读了关于协整的文章,趋势问题是根本的。 相信我,我读过而且(不像你)对如何应用有实际的想法。我甚至为协整的内容和应用方式写过文章。 faa1947: 在使用多币种时,总是存在错误的关联性问题。只是在我看来,协整是一个切断虚假相关的工具。 协整和相关是完全不同的概念。一个人可以没有另一个人而存在,而且任何一个概念都不意味着另一个概念的存在。 faa1947:结论:不适合,所以他们不依赖。 那么你就选择了错误的模式。使用非线性模型,如多项式回归,你就会很高兴。 我将用以下事实让你失望。 拟合与随机变量的独立性毫无关系。理论家对独立有一个严格的定义。 Alexey Burnakov 2012.02.03 18:49 #58 faa1947: 这个话题就是这样开始的。这就是问题的关键。看看吧,有图表和计算。但是,如何处理它呢? 我已经看到了。但有一点,这个区间非常小。这很荒唐,至少要做一年的统计。并且在那里已经测量了静止性统计。第二,美元指数是一个真正的交易工具吗?它可以用于交易吗? СанСаныч Фоменко 2012.02.03 18:49 #59 tara: 好吧,让我们换个方式。我已经准备好向你发送一个模仿原始趋势交易策略的EA。它不会亏损,因为它没有考虑到佣金、缺口和滑点。它在检测到趋势的瞬间开仓,并在趋势被打破时平仓。简而言之,它是一个简单的趋势跟踪专家顾问。你准备好从经济学角度研究它了吗? 我对您的专家顾问在同等时间段的报价和平衡值感兴趣。以/csv的形式。我自己很想看看这两个系列之间的协整关系。显然,并不是每个人都理解了本案中成功的重要性。除了正向测试之外,我们还将得到一个更可靠的工具。 点击该文件。我明天会计算一下。 СанСаныч Фоменко 2012.02.03 18:56 #60 anonymous: 一个非常有趣的帖子。但有一点值得思考。 12345678910111213...28 新评论 您错过了交易机会: 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符(不带空格) 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号,请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置,否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码? 使用 Google 登录
你能展示一下协整工具吗?这样一来,差异就固定下来了。
不,不是所有的人。我不打算去教书。
我同意,我指的是线性相关--期待你对前一个问题的回答
桑桑尼奇!
不能相信,但可以相信这个概率 :)
我什么都不明白。我将阅读什么是虚假的关联性。
我想faaaa的意思是,如果他的冰箱每28天自己除霜一次,那么这个事件与月相相关,系数接近1.00,但这并不意味着月相取决于他冰箱除霜的节奏(相关不是关系)。
好吧,让我们换个方式。我已经准备好向你发送 一个模仿原始趋势交易策略的EA。它不会亏损,因为它没有考虑到佣金、缺口和滑点。它在检测到趋势的瞬间开仓,并在趋势被打破时平仓。简而言之,它是一个简单的趋势跟踪专家顾问。你准备好从计量经济学的角度来研究它了吗?
你能展示协整的工具吗?这样一来,差异就固定下来了。
请阅读我在这个主题中的第一个帖子。
共融是一个非常强大的概念。如果两个随机过程之间的差值是一个静止的随机过程,则被认为是协整的。如果在随机过程中存在趋势和偏见,必须将其消除。
亲爱的计量经济学家,请阅读我之前给出的定义。
请看,毕竟维基百科,它用正常的语言说:"在20世纪80年代之前,许多经济学家对(去趋势化[citation needed])非平稳时间序列数据使用线性回归,诺贝尔奖得主克莱夫-格兰杰[1] 和其他人表明这是一种危险的方法,可能产生虚假的相关性。"
我想知道科蒂尔和利润是否是协整的?
如果它们不是协整的,那么利润就是随机的。而如果它们是协整的,那么利润就不是随机的?
如果有人给我一个有两行的文件:Kotir和利润,那么我将计算协整关系。非常好奇。
在买入并持有策略的情况下是共融的。在一般情况下不是协整的,尽管有可能构建利润序列的例子,在这些例子中会出现这种协整的情况。
这里与利润的随机性和非随机性完全没有联系。
FAA,至少解释一下你手指上的东西。好吧,说的是,虚假的关联性。
http://www.burns.com/wcbspurcorl.htm
但现在我有并且可以证明,我有协整关系。那又怎样?
那么,请试着用样本外的方式来证明。我给你一个错误的线索......。
如果我有具体的,美元指数被采取,并与欧元美元对进行比较。这表明这些序列之间存在协整关系的经济基础。
这个指数是在哪里交易的?或者至少要有期货?现在你的结果是一个证明,对于任何系列,你可以构建另一个系列,而这对系列将是协整的。
如果你读了关于协整的文章,趋势问题是根本的。
相信我,我读过而且(不像你)对如何应用有实际的想法。我甚至为协整的内容和应用方式写过文章。
在使用多币种时,总是存在错误的关联性问题。只是在我看来,协整是一个切断虚假相关的工具。
协整和相关是完全不同的概念。一个人可以没有另一个人而存在,而且任何一个概念都不意味着另一个概念的存在。
结论:不适合,所以他们不依赖。
那么你就选择了错误的模式。使用非线性模型,如多项式回归,你就会很高兴。
我将用以下事实让你失望。 拟合与随机变量的独立性毫无关系。理论家对独立有一个严格的定义。
这个话题就是这样开始的。这就是问题的关键。看看吧,有图表和计算。但是,如何处理它呢?
好吧,让我们换个方式。我已经准备好向你发送一个模仿原始趋势交易策略的EA。它不会亏损,因为它没有考虑到佣金、缺口和滑点。它在检测到趋势的瞬间开仓,并在趋势被打破时平仓。简而言之,它是一个简单的趋势跟踪专家顾问。你准备好从经济学角度研究它了吗?
我对您的专家顾问在同等时间段的报价和平衡值感兴趣。以/csv的形式。我自己很想看看这两个系列之间的协整关系。显然,并不是每个人都理解了本案中成功的重要性。除了正向测试之外,我们还将得到一个更可靠的工具。
点击该文件。我明天会计算一下。