Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 51
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Alsu, Anonymus , hilf mir zu verstehen. Was bedeutet das? Es zeigt sich, dass die scheinbar positive Korrelation zwischen Bid undAsk eines beliebigen Symbols eine Fiktion ist. Und die negative Korrelation zwischen den Vorwärts- und Rückwärtskursen kann ebenfalls verworfen werden, da sie weder stationär noch ergodisch ist?
1. Wenn Sie nicht wüssten, wie die Reihen in den Beispielen zustande gekommen sind, wie würden Sie erkennen (am besten anhand eines Beispiels), dass es sich nicht um 100% korrelierte Werte, sondern um kollineare Werte handelt? Gilt eine ähnliche Einschränkung (Untersuchung auf Kollinearität) für die Autokorrelation?
2. Wie ist das arithmetische Verhältnis zwischen Bid und Ask?
P.S. "Je weiter man in den Wald hineingeht, desto dichter werden die Partisanen", so scheint es, wir suchen nach Zusammenhängen, und dort, wo diese Zusammenhänge am deutlichsten zutage treten, ... verblüffen. Und Sie wollten nur die Korrelation zwischen den beiden Zeilen zu einem bestimmten Zeitpunkt in der Vergangenheit bewerten.
Es zeigt sich, dass die scheinbar positive Korrelation zwischen Bid und Ask eines beliebigen Symbols eine Fiktion ist. Auch die negative Korrelation zwischen den vorwärts- und rückwärtsgerichteten Kursen kann verworfen werden, da keine Stationarität vorliegt
Sie können es wegwerfen. Verwenden Sie stationäre Reihen.
(3) Wie man Daten quantisiert
Nehmen Sie die erste Differenz zwischen Kerzen, es ist nicht HP BP. Warum sollte es normal verteilt sein, wenn eine Kerze X Abschlüsse hat und die andere 100X Abschlüsse und alle mit unterschiedlichem Volumen. Vertiefung in die Zeckengeschichte, Geschichte der Stufe II? Je tiefer sie geht, desto mehr Unterschiede gibt es zwischen den Maklern.
Sie können nach Lautstärke quantisieren, wenn Sie Zugang dazu haben.
Sie dürfen überhaupt nicht quantisieren. Dann wird die Formel für die Korrelation anders aussehen.
In jedem Fall lässt sich Normalität nicht allein durch Preisquantisierung erreichen.
Gebote und Nachfragen sind einfach bessere Angebote und... und so weiter. Können sie sich ändern, wenn es keinen tatsächlichen Handel gibt? Ja, sicher. Können sie unverändert bleiben, wenn es zu einem Handel kommt? Ja, absolut (teilweise ausgeführt). Mittlerer Preis! Was ist mit den Momenten, in denen sich die Spanne mehrmals vergrößert, was ist mit dem Midprice oder dem Best-Band?
Wenn Sie die Berechnung anhand der Handelspreise vornehmen, sind die Ergebnisse aufgrund des Bid/Ask Bounce verrauscht.
Für den mittleren Preis können Sie es verwenden, wenn das Instrument liquide genug ist.
Die beste Lösung ist die Verwendung des arithmetischen Mittels zwischen den erwarteten Preisen von zwei Marktaufträgen (Kauf und Verkauf) mit einem bestimmten vorgegebenen Volumen. Dafür brauchen wir aber Level2-Daten.
Kollineare Werte können nicht an statistischen Berechnungen teilnehmen.
Stimmt nicht :P Es ist nur so, dass unterschiedliche Methoden verwendet werden. Anstelle der linearen Regression können Sie zum Beispiel die Hauptkomponentenregression verwenden.
Die Korrelation ist eine Konstante. Wenn jede Stichprobe von zwei SVs, für die die Korrelation berechnet wird, statistisch die gleiche ist wie andere Stichproben aus der Grundgesamtheit dieser SVs, dann kann man sagen, dass die beiden SVs abhängig sind. Genauer gesagt, ihr Verhalten ist ähnlich. Dies gilt für normalverteilte SV.
Wenn SVs nicht normalverteilt sind, wird die Kointegration angewendet, wenn das Merkmal der gegenseitigen Abhängigkeit zweier SVs nicht eine Zahl, sondern eine Reihe mit bestimmten Eigenschaften ist.
Die Bedingungen für die Anwendbarkeit von Korrelation und Kointegration sind nicht korrekt formuliert. Die Korrelation (insbesondere die Rangmethoden) ist unabhängig von der Verteilungsform anwendbar, Stationarität und Ergodizität der Zufallsvariablen genügen. Die Tests auf Kointegration hängen auch nicht von der Form der Verteilung ab, es ist nur die gleiche Integrationsordnung der Zufallsprozesse erforderlich (die Ordnung muss größer als Null sein).
Sie können es wegwerfen. Verwenden Sie stationäre Reihen.
Wenn Sie Zugang zu den Daten haben, können Sie sie nach Volumen quantifizieren.
Sie konnten überhaupt nicht quantisieren. Dann wird die Formel für die Korrelation anders lauten.
Eine Quantifizierung der Preise allein wird jedoch keine Normalität gewährleisten.
Wenn Sie Berechnungen auf der Grundlage von Transaktionspreisen durchführen, wären die Ergebnisse aufgrund des Auf und Ab der Geld-/Briefkurse verrauscht.
Sie können den Midprice verwenden, wenn das Instrument ausreichend liquide ist.
Die beste Methode ist die Verwendung des arithmetischen Mittels zwischen den erwarteten Preisen von zwei Marktaufträgen (Kauf und Verkauf) mit einem bestimmten Volumen. Dafür brauchen wir aber Level2-Daten.
Stimmt nicht :P Es ist nur so, dass unterschiedliche Methoden verwendet werden. So kann zum Beispiel die Hauptkomponentenregression anstelle der linearen Regression verwendet werden.
Die Bedingungen für die Anwendbarkeit von Korrelation und Kointegration sind nicht korrekt formuliert. Die Korrelation (insbesondere Rangmethoden) ist unabhängig von der Verteilungsform anwendbar, Stationarität und Ergodizität der Zufallsvariablen genügen. Die Tests auf Kointegration hängen auch nicht von der Form der Verteilung ab, es ist nur die gleiche Integrationsordnung der Zufallsprozesse erforderlich (die Ordnung muss größer als Null sein).
Natürlich sind Ihre Bemerkungen genauer als meine.
Aber.
Ich halte meine Definition für richtiger, da sie die Anwendung deutlicher macht, und das ist für mich viel wichtiger als die Reinheit der Definitionen. Im Allgemeinen versuche ich, alle Definitionen zu vergessen, die mir am Institut beigebracht wurden, und die Bedeutung des Begriffs in Form von Programmcode zu verstehen. Nehmen Sie einen bestimmten Code, zum Beispiel R, und die Ausführung dieses Codes zur Berechnung der Kointegration ist die Definition dieses Wortes. Dies ist meiner Meinung nach die einzige Möglichkeit, mich von der blühenden pseudowissenschaftlichen Vielfalt in der russischen Wissenschaft zu distanzieren. Das spiegelt meinen Wunsch nach Profit wider, nicht nach Dissertation.
Wenn Sie also die Einzelheiten eines Pakets nennen würden, um das zu untermauern, was Sie sagen, vorzugsweise R, wäre das sehr wertvoll für mich.
Leute, wendet zumindest einige der oben genannten Punkte auf euren Handel an und wertet dann die Ergebnisse statistisch aus:)
Meine Herren, können Sie mir sagen, ob diese Datenreihe stationär oder nichtstationär ist?
Meine Herren, können Sie mir sagen, ob diese Datenreihe stationär oder nichtstationär ist?
Und wie viele Beobachtungen werden abgebildet? Nur zwei, oder sind es ein Dutzend?
Wie viele Beobachtungen sind abgebildet? Nur zwei, oder sind es ein Dutzend?
Sehr viel. Sehr viel.
Nun denn I(1), unbeständig.