Eine Stichprobenkorrelation von Null bedeutet nicht zwangsläufig, dass es keine lineare Beziehung gibt. - Seite 53
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Da haben Sie es, das Schnappen...
Mir geht es nicht nur darum, das versichere ich Ihnen.
Tut mir leid, natürlich ist das nicht der Fall.
Ich verstehe das nicht so ganz.
Was haben all diese Zufallsprozesse mit der Integer-Zahl zu tun, die für immer und ewig y=a+bx ist?
Und um das Wissen in Zufallsprozessen anzuwenden, sollten wir die gerade Linie von der digitalen Darstellung der Figur abziehen und uns das Ergebnis ansehen. Wenn es eine reine Null ist, ist das eine Sache, wenn es keine Null ist, ist das eine andere. Man sollte aber immer eine Glättung vornehmen (manchmal auch Detrending genannt). Es hat keinen Sinn, über die Zufälligkeit der Daten zu diskutieren, wenn es eine deterministische Komponente gibt, und wenn man die Abbildung nach Augenmaß beurteilt, kann man eine zufällige Komponente vernachlässigen. Und in Foren wird versucht, etwas über den Zufall zu berechnen. Es ist notwendig, eine Glättung vorzunehmen und das Residuum zu untersuchen.
Ich verstehe das nicht so ganz.
Es ist sinnlos, über die Zufälligkeit von Daten zu diskutieren, wenn sie eine deterministische Komponente haben,
)))))Alle Zufallsvariablen haben eine deterministische Komponente, wodurch sie sich von unsicheren Größen unterscheiden. Es ist die matte Statistik und Ökonometrie, die die deterministische Komponente von den Zufallsvariablen trennt.
Im Allgemeinen ist es möglich und notwendig, QC anhand der Eingangsdaten (Preise) des Forex-Marktes zu berechnen. AC kann und sollte auf nicht-stationären Reihen berechnet werden. QC für stationäre und ergodische Reihen ist überhaupt nicht erforderlich - für sie ist alles klar und verständlich.
НЕ совсем знают как применить рецикл в практической тоговле на валютном рынке , рецикл нужен для нахождения в частности наиболее устойчивых (менее подверженных изменениям) динамических систем ,которые являються не чем иным как валютными портфелями
Für heute und die nächsten 2-3 Monate besteht ein solches Portfolio also aus dem gleichzeitigen Kauf von Neuseeland, Pfund und Australien gegenüber Yen, Euro und USD.
)))))Alle Zufallsvariablen enthalten eine deterministische Komponente, wodurch sie sich von unsicheren Größen unterscheiden.
Welche deterministische Komponente ist Ihrer Meinung nach im weißen Gaußschen Rauschen enthalten?
Im Großen und Ganzen kann und sollte QC auf den Rohdaten (Preisen) des Devisenmarktes berechnet werden.
Angenommen, Sie haben den ACF des Preises (nicht der Inkremente) eines Instruments auf D1 über die letzten 5 Jahre berechnet und sehen, dass er mit einer Verzögerung von 10 Tagen positiv ist. Können Sie auf dieser Grundlage eine rentable Strategie entwickeln? :D
Die Reihe ist also stationär... Sie können es also nicht auf diese Weise verwenden, sondern nur die ersten Unterschiede. Stellen wir uns eine weitere Reihe vor, genau die gleiche, und eine weitere, nur dass die Linie nach unten zeigt.
Die Korrelation ist also perfekt berechnet, wenn beide Reihen in eine Richtung gerichtet sind, erhalten wir 1, wenn sie in unterschiedliche Richtungen gerichtet sind, erhalten wir -1. D.h. das Ergebnis macht Sinn, die Korrelation ist berechnet, und der Wert entspricht der Realität.
Da die Reihen jedoch nicht stationär sind, kann man dies nicht auf diese Weise tun:) man muss die Korrelation aus der ersten Differenz ablesen. Wir haben also die Reihen 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 und -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 - mit solchen Daten kann die Korrelation nicht berechnet werden.
Das war's! Meine Herren
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Ich habe im Internet ein wenig über Granger recherchiert, und dort bin ich auf Aussagen gestoßen, dass die Granger-Methode nur auf die ersten Differenzen angewendet werden sollte... In kompetenteren Lehrbüchern steht jedoch nichts dergleichen, sondern im Gegenteil, dass bei stationären Daten eine andere Methode angewendet wird. Aber mit welcher Souveränität jeder seinen Standpunkt beweist... Ich weiß nicht, es ist für mich offensichtlich, dass ich keinen ersten Unterschied brauche.
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Bei den Herren Ökonometrikern und dergleichen ist alles klar... Deshalb verabschiede ich mich und beteilige mich nicht an Gesprächen zum Thema Korrelation und dergleichen.
Neben dem Umgang mit Formeln und Begriffen müssen Sie auch das Wesen und die Bedeutung verstehen.
Ich habe im Internet ein wenig über Granger recherchiert, und dort bin ich auf Aussagen gestoßen, dass die Granger-Methode nur auf die ersten Differenzen angewendet werden sollte... In kompetenteren Lehrbüchern findet sich jedoch keine solche Aussage, sondern es wird geschrieben, dass bei stationären Daten eine andere Methode angewandt wird. Aber mit welcher Souveränität alle ihre Richtigkeit beweisen... Ich weiß nicht, es ist für mich offensichtlich, dass ich keinen ersten Unterschied brauche.
Man sollte nicht "Reden" und "kompetente Lehrbücher" lesen, sondern die Beschreibung der Methode im Original.
http://webber.physik.uni-freiburg.de/~jeti/studenten_seminar/stud_sem_SS_09/grangercausality.pdf
Teil 5, Absatz 1. Viel Spaß!
Das war's! Meine Herren
Man muss nicht nur mit Formeln und Begriffen hantieren, sondern auch das Wesentliche und die Bedeutung verstehen.
Angenommen, Sie haben den ACF des Preises (nicht der Inkremente) eines Instruments auf D1 über die letzten 5 Jahre berechnet und sehen, dass er mit einer Verzögerung von 10 Tagen positiv ist. Können Sie auf dieser Grundlage eine gewinnbringende Strategie entwickeln? :D
Nein. Und?
Haben Sie nicht genug Fähigkeiten, um QC irgendwo anders unterzubringen als bei ACF? Und die Qualitätskontrolle zwischen den Instrumenten? Nein? Können Sie nicht daran denken?
Was ist mit der Intermarket-Analyse? Nein? Nein? Wie sieht es mit Spread Trading aus? Kommen Sie nicht mehr in Frage?
Warum diese sinnlosen Beiträge?