Ökonometrie: warum Kointegration notwendig ist - Seite 15
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"glauben - ungläubig sein" - das ist das Gebiet der Religion, der Forschungsgegenstand der Theologie (von griechisch theologia, von theos - Gott und logos - Wort, Lehre) - also die Wissenschaft von Gott :)))))
)))) was für einen krummen kointegrierten ökonometrischen Weg Sie eingeschlagen haben!!!
Ich verstehe, was Sie meinen.
Aber ich glaube nicht an statische Arbitrage.
Wie oben gezeigt wurde, ist das Delta zu klein. Es handelt sich also nicht um eine Glaubensfrage, sondern um eine konkrete Berechnung. Im Allgemeinen ist die Idee fehlerhaft: Wir suchen nach Unstimmigkeiten zwischen denjenigen, die in dieselbe Richtung gehen. Wir sollten nach Fehlanpassungen suchen, wenn sie in unterschiedliche Richtungen gehen.
Ich neige zu der Meinung der anonymen Person, die über Portfolios geschrieben hat. Als Teil der umfassenderen Idee eines effizienten Portfolios ist die Kointegration hier wahrscheinlich nützlich.
Der Nutzen der Kointegration für Spekulanten ist mir nicht klar. Nun, außer zur Rechtfertigung von Tests. Etwas Neues, aber bisher nur sehr schwache Beweise für die Nützlichkeit.
Aber wo bleibt die Konstruktivität?
Gute Frage, aber um der Objektivität willen sollten Sie sich diese Frage von Zeit zu Zeit stellen.
Dennoch bin ich sicher, dass Ihr auf der ersten Seite skizziertes Modell nicht sehr praktikabel ist und:
... besagt, dass man diese Regression bedenkenlos zur Vorhersage verwenden kann - sie hat ein stationäres Residuum.
An Ihrer Stelle würde ich mir ein wenig Sorgen machen. Aus einer Reihe von Anzeichen geht hervor, dass Sie es gerade "zerschlagen" haben und dass es noch nicht viel Aussagekraft hat.
Sie haben die Frage nicht beantwortet - was ist Ihre Stationarität?
und die Vorhersagekraft ist noch nicht sehr hoch.
Sie hat keinen prognostischen Wert.
Sie haben die Frage nicht beantwortet - was ist Ihre Stationarität?
Eine Reihe ist stationär, wenn der Mittelwert und die Autokovarianz nicht von der Zeit abhängen.
Bisher haben wir gemeinsam herausgefunden, dass Kointegration in der Arbitrage verwendet wird, aber ich habe berechnet, dass das Delta zu klein ist, so dass es fragwürdig ist, es in der Arbitrage zu verwenden.
Interessanter finde ich die Annahme, dass wir dem Test vertrauen können, wenn der Quotient mit dem Saldo aus TC kointegriert ist, und dass wir ihm nicht vertrauen können, wenn er nicht kointegriert ist. Ich habe das Kollektiv gebeten, erste Daten für die Analyse zur Überprüfung der Hypothese zu liefern - nur Tara hat solche Informationen geliefert. Ich habe das Ergebnis veröffentlicht. Es gibt viele Informationen in der Meisterschaft, aber ich war nicht in der Lage, sie zu kopieren, da mir niemand dabei half.
und die Vorhersagekraft ist noch nicht sehr hoch.
Das Ziel der Vorhersage wurde nicht festgelegt
Wenn Sie eine Vorhersage machen, dann ist das Ziel als solches, in der Auslegung der Vorhersage, eindeutig festgelegt. Eine andere Sache ist, dass Sie noch nicht wissen, was Sie mit der resultierenden Kurve machen sollen, aber das ist ein ganz anderer Teil des Systems und der Einstellung.
Eine Reihe ist stationär, wenn der Mittelwert und die Autokovarianz unabhängig von der Zeit sind.
Nicht ganz, wenn man die Theorie zugrunde legt, wenn auch nicht streng. Stationarität wird in einem weiten und einem engen Sinne interpretiert. Nicht "durchschnittlich", sondern wenn die Verteilung und der ACF stationär sind. Im engeren Sinne müssen Sie beweisen, dass Sie eine solche Verteilung haben und die Parameter dieser Verteilung (nicht nur der Mittelwert, der darf nicht existieren) während des gesamten Prozesses gleich bleiben. Mehr als sicher, dass Ihr ACF überhaupt nicht stationär ist, was bedeutet, dass Ihr ganzes Atrolabium garantiert nicht funktioniert, d.h. Sie können es nicht einmal richtig vorhersagen, geschweige denn benutzen.
Bisher haben wir gemeinsam herausgefunden, dass Kointegration in der Arbitrage verwendet wird, aber ich berechne, dass das Delta zu niedrig ist, so dass es fragwürdig ist, es in der Arbitrage zu verwenden.
Ach, das ist jedem selbst überlassen :o)
Interessanter ist für mich die Annahme, dass man dem -Test vertrauen kann, wenn der Quotient mit dem Saldo aus TC kointegriert ist, und dass man ihm nicht vertrauen kann, wenn er nicht kointegriert ist. Ich habe das Kollektiv gebeten, erste Daten für die Analyse zur Prüfung der Hypothese zu liefern - nur Tara hat solche Informationen geliefert. Ich habe das Ergebnis veröffentlicht. Es gibt viele Informationen in der Meisterschaft, aber ich konnte sie nicht kopieren, weil niemand dabei half.
Auf diesem Forum gibt es einen Kollegen HideYourRichess, mit dem ich mich von Zeit zu Zeit streite, aber es gibt Orte der "Übereinstimmung", bzw. verschiedene Wege, die zu diesem Verständnis führten (ich benutzte Fraktalanalyse). Der Test einer Gleichgewichtskurve auf Korrektheit ist also sehr einfach: Je weniger "Streuung" und je mehr "Linearität" (in Anführungszeichen, ich habe das geschrieben, es muss entschlüsselt werden) diese Kurve aufweist, desto zuverlässiger ist das Ergebnis und desto mehr kann man ihr vertrauen. Und ich habe herausgefunden, dass die fraktalen Parameter dieser Kurve in bestimmten Bereichen liegen sollten. Man kann eine Analogie herstellen, auch gerade aus der Fraktalanalyse. Klänge oder Musik werden oft einfach in "gefällt mir" und "gefällt mir nicht" eingeteilt und es ist nicht so wichtig, ob es sich um Blues oder Jazz handelt. Es stellt sich also heraus, dass "mögen" seine eigenen "fraktalen Grenzen" hat, und ein Klang, der in diesen Bereich gelangt, beginnt zu "mögen". Ich habe es vielleicht nur vage erklärt, aber das ist nicht der Punkt.
Und im Grunde genommen besteht die Aufgabe Ihres TC darin, einen perfekt gekrümmten Quotienten in eine möglichst gerade Linie mit positivem Koeffizienten umzuwandeln (und das scheint es zu sein, was avtomat in seinen "Skizzen" zu vermitteln versucht). Und an dieser Stelle ist mir nicht ganz klar, von welcher Kointegration von TC und Kotir Sie sprechen. OK, nehmen wir an, Sie wollen die Gleichgewichtskurve und Kotir kointegrieren, indem Sie eine dritte Kurve erhalten. Was würde Ihnen das bringen?
Wenn Sie eine Prognose erstellen, dann ist das Ziel als solches, in der Interpretation der Prognose, eindeutig festgelegt. Eine andere Sache ist, dass Sie noch nicht wissen, was Sie mit der resultierenden Kurve machen sollen, aber das ist ein ganz anderer Teil des Systems und der Einstellung.
Nicht wirklich, wenn man die Theorie noch beachtet, wenn auch nicht streng. Stationarität wird in einem weiten und einem engen Sinne interpretiert. Nicht "durchschnittlich", sondern wenn die Verteilung und der ACF stationär sind. Im engeren Sinne müssen Sie beweisen, dass Sie eine solche Verteilung haben und die Parameter dieser Verteilung (nicht nur der Mittelwert, der darf nicht existieren) während des gesamten Prozesses gleich bleiben. Mehr als sicher, dass Ihr ACF überhaupt nicht stationär ist, was bedeutet, dass Ihr ganzes Atrolabium garantiert nicht funktioniert, d.h. Sie können es nicht einmal richtig vorhersagen, geschweige denn benutzen.
Oh, es ist jedermanns Sache, welchen Glauben er hat :o)
Ich habe einen Kollegen HideYourRichess in diesem Forum, mit dem ich zwar von Zeit zu Zeit streite, aber es gibt Orte der "Übereinstimmung" bzw. verschiedene Wege zu diesem Verständnis (ich habe die Fraktalanalyse verwendet). So ist der Test jeder Gleichgewichtskurve auf Korrektheit sehr einfach, je weniger "Diffusion" und mehr "Linearität" (in Anführungszeichen schrieb ich, erfordert Entschlüsselung) dieser Kurve - die zuverlässigeren Ergebnis und es kann vertraut werden. Und ich habe herausgefunden, dass die fraktalen Parameter dieser Kurve in bestimmten Bereichen liegen sollten. Man kann eine Analogie herstellen, auch gerade aus der Fraktalanalyse. Klänge oder Musik werden oft einfach in "gefällt mir" und "gefällt mir nicht" eingeteilt und es ist nicht so wichtig, ob es sich um Blues oder Jazz handelt. Es stellt sich also heraus, dass "mögen" seine eigenen "fraktalen Grenzen" hat, und ein Klang, der in diesen Bereich gelangt, beginnt zu "mögen". Ich habe es vielleicht nur vage erklärt, aber das ist nicht der Punkt.
Und im Wesentlichen besteht die Aufgabe Ihres TC darin, einen perfekt gekrümmten Quotienten in eine möglichst gerade Linie mit positivem Koeffizienten umzuwandeln (und das scheint es zu sein, was avtomat in seinen "Skizzen" zu vermitteln versucht). Und an dieser Stelle ist mir nicht ganz klar, von welcher Kointegration von TC und Kotir Sie sprechen. OK, nehmen wir an, Sie wollen die Gleichgewichtskurve und Kotir kointegrieren, indem Sie eine dritte Kurve erhalten. Was bringt Ihnen das?
Ich sitze in EViews und vertraue eher dem Programm als meinem eigenen Verständnis der Begriffe. Dies ermöglicht es mir, ein fertiges Produkt zu verwenden, anstatt eine wahnsinnige Anzahl von Büchern zu lesen, die oft einen fragwürdigen Inhalt haben. Außerdem passt am Ende alles zusammen und ich habe immer genügend Werkzeuge, die sich vielfach bewährt haben.
Die Kointegration, die ich teste, :
Ich teste die Einheitswurzel der ursprünglichen Zitate
Ich wähle einen Vektor, der bei Subtraktion eines Quotienten von einem anderen einen stationären Quotienten im Residuum ergibt (Einheitswurzeltest).
Okay, nehmen wir an, Sie wollen die Gleichgewichtskurve und den Quotienten kointegrieren, indem Sie eine dritte Kurve erhalten. Was bedeutet das für Sie?
Und das ist die Hypothese. Wenn die beiden Reihen kointegriert sind, d. h. die Differenz zwischen ihnen stationär ist, dann kann man dem Test vertrauen, und es spielt keine Rolle, ob sie positiv, negativ, eine gerade Linie oder eine Kurve ist.
Wenn sie nicht kointegriert sind, kann man dem Test nicht trauen. Sie muss getestet werden. Ich wollte es experimentell angehen. Bei den Tara-Daten wurde dies bestätigt. Das Ergebnis ist oben dargestellt.
zur FAA
Я сижу внутри EViews м доверяю этому инструменту, а не собственному пониманию терминов. Это дает мне возможность использовать готовый продукт вместо чтения безумного кол-ва книг, зачастую сомнительного содержания. Причем в конечном итоге у меня все стыкуется и всегда хватает инструментов много кратно проверенной работоспособности.
ja, es ist nur ein Instrument, und die Falschheit der Interpretation der geschätzten Statistiken und Daten wird nicht "automatisch" gewährleistet. Das hängt ganz vom Analysten ab.
Und das ist die Hypothese. Wenn die beiden Reihen kointegriert sind, d. h. die Differenz zwischen ihnen stationär ist, kann dem Test vertraut werden, und es spielt keine Rolle, ob es sich um eine positive, negative, gerade Bilanzlinie oder Kurve handelt. Wenn sie nicht kointegriert sind, kann man dem Test nicht trauen. Sie muss getestet werden. Ich wollte es experimentell angehen. Für die Daten von Tara hat sich das bewahrheitet. Das Ergebnis ist oben dargestellt.
Ich glaube, es ist eher eine Illusion. Wie wollen Sie kointegrieren? Lassen Sie mich raten: Weisen Sie ihn EW zu, und er wird ihn in fast jedem Modell an den Ohren herunterziehen, und Sie erhalten eine falsche Stationarität. Hier gibt es keine Kriterien, jede Gewinnkurve kann mit einem (beliebigen) Kurs kointegriert werden, indem man ein Modell wählt. Was haben Sie davon? Woher wissen Sie, dass Sie aufhören müssen, wenn Sie "optimieren" (was Sie ja tun werden), und wie werden Sie die Parameter in schlecht und gut unterteilen?
PS: Versuchen Sie trotzdem, das Modell zu verkomplizieren, es empfindlicher zu machen oder so. Ihr Modell "quetscht" den Prozess in der Tat aus - verändert den Maßstab sehr stark. Infolgedessen "schreitet" der Prozess in so kleinen Schritten, dass er nicht sehr weit kommen kann.
REQUEST: Besonders hervorgehoben.
Erzeugen Sie Ihren neuen Prozess mit einer Länge von beispielsweise 3000 Zählungen. Nehmen Sie die ersten 1000 Zählungen und die letzten 1000 Zählungen. Dazwischen werden weitere 1000 liegen. Und veröffentlichen Sie sie hier für die ersten und äußersten ACF-Segmente. Und wir werden alle gemeinsam Ihre "Stationarität" mit bloßem Auge betrachten
zur FAA
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HOWEVER: Besonders hervorgehoben.
Erzeugen Sie Ihren neuen Prozess mit einer Länge von beispielsweise 3000 Zählungen. Nehmen Sie die ersten 1000 Zählungen und die letzten 1000 Zählungen. Dazwischen werden weitere 1000 liegen. Und veröffentlichen Sie sie hier für die ersten und äußersten ACF-Segmente. Und wir werden alle gemeinsam Ihre "Stationarität" mit bloßem Auge betrachten
Ja, fast hätte ich es vergessen - ich interessiere mich für die Inkremente, aber für das Unternehmen können Sie auch ACF der Quelle zeigen (auf dem gleichen Diagramm für jede Art, wäre es bequemer)
Eine kleine Ergänzung: ACF ist für die ersten 100-300 Proben möglich, mehr wird wahrscheinlich nicht benötigt.
Ja, ich habe fast vergessen - Inkremente, ich bin in ihnen interessiert, aber für das Unternehmen können Sie auch ACF die Quelle (auf einem Diagramm für jede Art, so wäre es bequemer sein)
Eine kleine Ergänzung: ACF ist für die ersten 100-300 Proben möglich, mehr wird wahrscheinlich nicht benötigt.