Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 48

 
C-4:
Besser kann man es nicht ausdrücken: Die Schlussfolgerung ist eindeutig: Sie sollten QC auf I(0) und nur auf I(0) zählen.

(Es ist an der Zeit, dass wir diesen Lauf in den Wald verlangsamen...) Lassen Sie uns bodenständig sein.

Das Problem ist, dass Sie den TwiSt schlampig tanzen. Sie werfen mit Formeln, Wörtern, Definitionen und Schlussfolgerungen leichtfertig um sich.

Wer "braucht"? Sie persönlich? Oder "im Allgemeinen, immer" oder "für die Zeitreihen"?

In der TwiSt-Wissenschaft (zu Carls Zeiten, also bei Pearson) gab und gibt es keine einheitliche Methodik zur Lösung von Problemen, wie man sie bei anderen numerischen Methoden findet. TwiSt verfügt über eine Reihe von Methoden, von denen die meisten zuverlässig auf Zufallsvariablen anwendbar sind, die nach Carl (Gauß) normalverteilt sind. Es kommt also nicht nur darauf an, in welche Formel man die Messergebnisse steckt, sondern auch darauf, WELCHE logisch zusammenhängende Argumentation mit diesen Berechnungen einhergeht. Das ist das "Problem" des modernen Theoretisierens.

Die TwiSt-Wissenschaft prüft lediglich Hypothesen. Und um eben diese Hypothese im Laufe der Argumentation nicht zu verlieren, ist es notwendig, dass die GANZE, ich wiederhole die GANZE Kette von Berechnungen auf ihre Übereinstimmung mit dem gesetzten ZIEL (und der Hypothese) überprüft wird.

Formulieren Sie die Hypothese UND das ZIEL. Was ist Ihre Hypothese? Dass es eine Verbindung zwischen den Zeilen gibt? Nehmen wir an. Was ist Ihr Ziel? Welche Entscheidung(en) beabsichtigen Sie zu treffen, wenn die nächste Bar eintrifft? Was sollte Ihnen die Kontenkette sagen? Dass es keine Verbindung gab und sie auftauchte? Oder dass sie klein war und groß wurde? Wenn Sie die Hypothese und das Ziel nicht überprüfen, kann die von Ihnen erstellte Rechenkette einen Fehler oder eine voreilige oder zu allgemeine Schlussfolgerung enthalten, was zu einem Fehler führt.

 
Demi:

Das ist richtig. Gut für Sie. Und da I(0) für Preisreihen auf den Finanzmärkten nicht oder nur äußerst gering korreliert ist, sollte QC überhaupt nicht berücksichtigt werden.

...

Das ist nicht wahr. Die Korrelation wird signifikant sein. Wenn Sie der QC-Formel auf den Grund gehen, werden Sie feststellen, dass die Wahrscheinlichkeit von unidirektionalen Inkrementen auf einem Segment, auf dem beide Prozesse in die gleiche Richtung gehen, größer als 50/50 ist.
 
C-4:
Das ist nicht wahr. Die Korrelation wird signifikant sein. Wenn Sie der QC-Formel auf den Grund gehen, werden Sie feststellen, dass die Wahrscheinlichkeit von unidirektionalen Inkrementen auf einem Segment, auf dem beide Prozesse in die gleiche Richtung gehen, höher als 50/50 ist.

in einem Segment, ja. Für jedes Inkrement kann ich ein Segment finden, in dem KK nahe bei +1 liegt. Oder ich kann ein Segment finden, in dem KK nahe bei -1 liegt. Oder ich kann ein Segment finden, das nahe an 0 liegt.

So ist es nun einmal.

 
AlexEro:

(Es ist an der Zeit, dass wir diesen Lauf in den Wald verlangsamen...) Lassen Sie uns bodenständig sein.

Das Problem ist, dass Sie den TwiSt schlampig tanzen. Sie werfen mit Formeln, Wörtern, Definitionen und Schlussfolgerungen leichtfertig um sich.

Wer "braucht"? Sie persönlich? Oder "im Allgemeinen, immer" oder "für die Zeitreihen"?

In der TwiSt-Wissenschaft (zu Carls Zeiten, also zu Pearsons Zeiten) gab und gibt es keine einheitliche Methodik zur Lösung von Problemen wie bei anderen numerischen Methoden. TwiSt verfügt über eine Reihe von Methoden, von denen die meisten zuverlässig auf Zufallsvariablen anwendbar sind, die nach Carl (Gauß) normalverteilt sind. Es kommt also nicht nur darauf an, in welche Formel man die Messergebnisse steckt, sondern auch darauf, WELCHE logisch zusammenhängende Argumentation mit diesen Berechnungen einhergeht. Das ist das "Problem" des modernen Theoretisierens.

Die TwiSt-Wissenschaft prüft lediglich Hypothesen. Und um eben diese Hypothese im Laufe der Argumentation nicht zu verlieren, ist es notwendig, dass die GANZE, ich wiederhole die GANZE Kette von Berechnungen auf ihre Übereinstimmung mit dem gesetzten ZIEL (und der Hypothese) überprüft wird.

Formulieren Sie die Hypothese UND das ZIEL. Was ist Ihre Hypothese? Dass es eine Verbindung zwischen den Zeilen gibt? Nehmen wir an. Was ist Ihr Ziel? Welche Entscheidung(en) beabsichtigen Sie zu treffen, wenn die nächste Bar eintrifft? Was sollte Ihnen die Kontenkette sagen? Dass es keine Verbindung gab und sie auftauchte? Oder dass sie klein war und groß wurde? Wenn Sie die Hypothese und das Ziel nicht überprüfen, kann die von Ihnen erstellte Rechenkette einen Fehler oder eine voreilige oder zu allgemeine Schlussfolgerung enthalten, was zu einem Fehler führt.

Ich bin ein autodidaktischer Händler und weit entfernt von Hypothesen. Aber ich verstehe sehr gut das Wesen der Formeln, die ich verwende, und der Diagramme, die mein "R" zeichnet. Wenn ich sie nicht verstehe, verwende ich sie entweder nicht oder versuche, sie zu verstehen. Die QC auf I(0) verstehe ich. Was dieser Koeffizient auf I(1) zählt, weiß ich nicht. Wenn Sie eine Zufallszahl im Intervall -1.0 1.0 benötigen, können Sie den QC auf I(1) berechnen, aber es wäre einfacher , rand() aufzurufen.
 
Demi:

in einem Segment, ja. Für jedes Inkrement kann ich ein Segment finden, in dem KK nahe bei +1 liegt. Oder ich kann ein Segment finden, in dem KK nahe bei -1 liegt. Oder ich kann ein Segment finden, das nahe an 0 liegt.

Es geht nur darum, das herauszufinden.

Ein solches Segment wird man aber nie auf I(0) finden. Und wenn die Korrelation der I(0)-Reihe tatsächlich besteht, wird sie signifikant sein. Und das ist genau das, was wir brauchen.
 

Sinus und Kosinus gehen auf einigen Segmenten in EINE Richtung. Das bedeutet, dass ihre lineare Korrelation auf einem kurzen Abschnitt größer als Null ist:

(diese Zahl wurde oben in diesem Thema genannt)

Sinus und Kosinus sind manchmal Freunde und manchmal nicht.

.... Und dann gehen sie in verschiedene Richtungen. Wenn sie auf dem langen Segment VERBINDET sind, ergibt sich daher, dass die Korrelation zwischen ihnen gleich Null ist und sie als orthogonal betrachtet werden. Diese Art von Widerspruch ergibt sich aus der Tatsache, dass alle Ressourcen endlich sind, und die wichtigste Ressource ist die Länge des Messabschnitts, d.h. die Zeit.

 
AlexEro:

(Es ist an der Zeit, die Einreise in den Wald zu verlangsamen...) Lassen Sie uns über das Wesentliche reden.

Das Problem ist, dass Sie den TwiSt schlampig tanzen. Sie werfen schlampig mit Formeln, Wörtern, Definitionen und Schlussfolgerungen um sich.

Wer "braucht"? Sie persönlich? Oder "im Allgemeinen, immer" oder "für die Zeitreihen"?

In der Wissenschaft von TwiSt (in den Tagen von Carl, auch Pearson) gab und gibt es keine einheitliche Methodik zur Lösung von Problemen, ähnlich wie bei anderen numerischen Methoden. TwiSt verfügt über eine Reihe von Methoden, von denen die meisten zuverlässig auf Zufallsvariablen anwendbar sind, die nach Carl (Gauß) normalverteilt sind. Es kommt also nicht nur darauf an, in welche Formel man die Messergebnisse steckt, sondern auch darauf, WELCHE logisch zusammenhängende Argumentation mit diesen Berechnungen einhergeht. Das ist das "Problem" des modernen Theoretisierens.

Die TwiSt-Wissenschaft prüft lediglich Hypothesen. Und um eben diese Hypothese im Laufe der Argumentation nicht zu verlieren, ist es notwendig, dass die GANZE, ich wiederhole die GANZE Kette von Berechnungen auf die Übereinstimmung mit dem gesetzten ZIEL (und der Hypothese) überprüft wird.

Formulieren Sie eine Hypothese und auch ein Ziel. Was ist Ihre Hypothese? Dass es eine Verbindung zwischen den Zeilen gibt? Sagen wir. Was ist das Ziel? Welche Entscheidung(en) beabsichtigen Sie zu treffen, wenn die nächste Bar eintrifft? Was sollte Ihnen die Kontenkette sagen? Dass es keine Verbindung gab und sie auftauchte? Oder dass sie klein war und groß wurde? Wenn man die Hypothese und das Ziel nicht überprüft, kann die Rechenkette, die man aufbaut, einen Fehler enthalten oder eine voreilige oder zu allgemeine Schlussfolgerung, die zu einem Fehler führt.

Im Übrigen greifen Sie hier zu kurz, denn das Vorhandensein einer Korrelation bedeutet nicht, dass ein kausaler Zusammenhang besteht - das ist auch für mich klar. Aber wir müssen auf etwas aufbauen. Bislang verwende ich die Kreuzkorrelation - andere Methoden sind mir nicht bekannt. Wenn Sie also etwas über die Methoden zur Ermittlung kausaler Zusammenhänge wissen, dann melden Sie sich bitte, denn ich habe eine große Lücke in diesem Bereich.
 
C-4:
Wenn Sie sich also mit kausalen Methoden auskennen, melden Sie sich bitte, denn ich habe keine Ahnung von diesem Thema.

Der bekannteste Ansatz ist der Granger-Kausalitätstest. Sie können auch die Transferentropie betrachten

 
C-4:
Übrigens, Sie greifen hier vor, dass das Vorhandensein einer Korrelation nicht gleichbedeutend mit einer Kausalität ist - das ist mir auch klar. Aber irgendwo müssen wir ja anfangen. Bislang verwende ich die Kreuzkorrelation - andere Methoden sind mir nicht bekannt. Wenn Sie also etwas über die Methoden zur Ermittlung kausaler Zusammenhänge wissen, melden Sie sich bitte, ich habe in diesem Bereich eine komplette Lücke.

Kein Problem. Lassen Sie uns die Motivation, oder besser gesagt die unterschiedlichen Motivationen, klarstellen. Sie, mein Kollege, als praktizierender Händler, suchen nach Zusammenhängen in Preisreihencharts, berechnen (indem Sie sie betrachten oder nicht) Kreuzkorrelationen und schließen aus der weiteren Bewegung einer Währung, dass sich die ANDERE Währung, die sich noch nicht bewegt hat, aber mit der ersten in VERBINDUNG steht, ebenfalls BEWEGT. Und dann beschließen Sie, eine Position zu eröffnen, um an der Kursentwicklung zu verdienen. Oder? Wenn ja, dann ist das Ihre HYPOTHESE im probabilistischen Sinne.

Nun, das ist heutzutage eine ziemlich anständige Sache.

So arbeiten die Händler bei großen Banken und Hedgefonds.

(Ich werde die Links gleich finden).

Aber das ist ein rein praktischer Ansatz. Warst du nicht in dem Thema ". PRGP"? Dort habe ich zitiert Carl (gut Pearson), der sagt, dass es OK ist, dies zu tun, aber es gibt keine Garantien für eine solche Methode (gut, genauer gesagt, das ist Carl persönlich und sein Freund Yul).

Ich persönlich glaube aber, dass die meisten qualifizierten Mathematiker in diesem Forum NICHT besonders an Spezialfällen solcher Korrelationen interessiert sind. Sie sind an statistischen Handelsmodellen im Allgemeinen und für alle Gelegenheiten interessiert.

Zumindest ziehe ich persönlich diese Schlussfolgerung aus Meldungen wie Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov und anderen, wobei ich mich im Voraus entschuldigen möchte, wenn ich in dieser "kurzen Liste" niemanden klar genannt habe.

Um sie zu interessieren, um Antworten auf ihre Fragen zu erhalten, müssen diese Fragen formalisiert werden, und das Problem ist, dass die Formulierung für ein substantielles Gespräch STRENG sein muss.

 
AlexEro:

Kein Problem. Lassen Sie uns die Motivation, oder besser gesagt die unterschiedlichen Motivationen, klarstellen. Sie, mein Kollege, als praktizierender Händler, suchen nach Zusammenhängen in Preisreihencharts, berechnen (indem Sie sie betrachten oder nicht) Kreuzkorrelationen und schließen aus der weiteren Bewegung einer Währung, dass sich die ANDERE Währung, die sich noch nicht bewegt hat, aber mit der ersten in VERBINDUNG steht, ebenfalls BEWEGT. Und dann beschließen Sie, eine Position zu eröffnen - um an der Kursentwicklung zu verdienen. Oder?

Nun, das ist heutzutage eine ziemlich anständige Sache.

So arbeiten die Händler der großen Banken und Hedgefonds.

(Ich werde die Links gleich finden).

Aber es ist sozusagen ein SEHR PRAKTISCHER ANSATZ. Warst du nicht in dem Thema ". PRGP"? Dort habe ich zitiert Carl (gut Pearson), der sagt, dass es OK ist, dies zu tun, aber es gibt keine Garantien für eine solche Methode (gut, genauer gesagt, das ist Carl persönlich und sein Freund Yul).

Ich persönlich glaube aber, dass die meisten qualifizierten Mathematiker in diesem Forum NICHT besonders an Spezialfällen solcher Korrelationen interessiert sind. Sie sind an statistischen Handelsmodellen im Allgemeinen und für alle Gelegenheiten interessiert.

Zumindest ziehe ich persönlich diese Schlussfolgerung aus Nachrichten wie Alsu, Gpwr, Reshetov, Integer, Neutron, faa1947, Privalov und anderen, wobei ich mich im Voraus entschuldige, wenn ich sie in dieser "kurzen Liste" nicht ausdrücklich erwähnt habe.

Um sie zu interessieren, um Antworten auf ihre Fragen zu erhalten, müssen diese Fragen formalisiert werden, und das Problem ist, dass die Formulierung für ein substantielles Gespräch STRENG sein muss.


Im Großen und Ganzen ist das richtig. Aber mit der einzigen Ausnahme, dass ich Methoden benötige, die es mir erlauben, die Verbindung zu bestimmen, anstatt die Annahme zu verwenden, dass es eine solche Verbindung a priori gibt. Ich habe zum Beispiel einen Artikel über Regressionsanalyse auf Wikipedia gelesen:

...Die Regressionsanalyse kann nicht verwendet werden, um festzustellen, ob eine Beziehung zwischen den Variablen besteht, da das Vorhandensein einer solchen Beziehung eine Voraussetzung für die Anwendung der Analyse ist.

OK, bevor wir also die gleiche Regressionsanalyse anwenden, müssen wir die Beziehung finden. Aber wie machen wir das? Wir können es nicht mit der Regressionsanalyse machen, weil es eine Folge der Beziehung ist, wir können es nicht mit der Korrelation machen, weil QC selbst nicht von Ursache-Wirkungs-Beziehungen spricht, und wir können es nicht mit der Kreuzkorrelation machen? - scheint besser zu sein, aber da endet mein Wissen...