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Pues bien, las curvas de balance son algo con, por decirlo suavemente, características estadísticas diferentes a las curvas de cotización.
Así que deja que crezca, quién lo impide, Vitaly. Sí, para nosotros la realidad primaria es una corriente de citas con propiedades estadísticas muy desagradables. Aplicamos todo el poder de nuestro intelecto a ella (oops, no, no todo) y obtenemos otra realidad - una corriente de equilibrio de devoluciones. No digo que siempre ocurra así, pero a menudo esta segunda corriente tiene propiedades estadísticas mucho más convenientes y observables que a veces permiten construir un modelo aceptable de la misma.
En su explicación de los beneficios de la diversificación,Sergei ha estudiado exactamente el segundo flujo, abstrayéndose del primero. Y yo mismo me enganché a esta segunda realidad en mi artículo sobre los bocadillos. Y sacó un par de conclusiones sobre esta segunda realidad sin referirse a la primera. ¿Y qué hay de malo en ello?
¿Quién dice que la falta de independencia entre los gráficos de cable y de eura debe conducir necesariamente al mismo resultado para los respectivos gráficos de equilibrio?
He mirado más de cerca el razonamiento de Neutron. De hecho, aquí sólo operamos con curvas de equilibrio , ¿o me equivoco, Sergei? Pues bien, las curvas de balance son algo que tiene, por decirlo suavemente, otras características estadísticas que las curvas de cotización. Entonces, ¿por qué hablamos de estadísticas de barras referidas a barras no gaussianas?
Lo ideal es que todo el mundo quiera que los rendimientos sean gaussianos, lo que puede ser temporal. Sería deseable que fuera más largo, pero desgraciadamente es imposible predecir la duración de este periodo con antelación. El sistema individual tiene su propio criterio, que se ha vuelto malo. Además de las características útiles, la cartera aporta una no estacionariedad adicional a los resultados debido a que las caídas de los sistemas individuales pueden producirse con una probabilidad bastante diferente a la teóricamente posible. Al reducir algunos riesgos, introducimos otros nuevos. No digo que la cartera sea mala, pero formalmente, no podemos prescindir de la correlación a la hora de seleccionar sistemas para una cartera :)
En cuanto a MA, por supuesto, significa que la negatividad desaparece, porque está promediando.
¿Quién dice que la falta de independencia entre los gráficos del cable y del eura tiene que llevar necesariamente al mismo resultado para los respectivos gráficos de equilibrio?
Simplemente no hay muchas ideas fundamentalmente diferentes para la ST, especialmente a disposición de un solo individuo :) Lo que técnicamente parece diferente, cuando se analiza con más detalle tiene una base común, utiliza la misma propiedad del mercado. Un cambio significativo en esta propiedad puede correlacionar las pérdidas de una manera no observada y no teóricamente posible desde una perspectiva gaussiana.
Pueden, por supuesto. Si simplemente se "suman" los sistemas individuales sin multiplicar el riesgo de cada uno de ellos por la raíz de n, entonces en el peor de los casos de correlación completa de las detracciones individuales la detracción total será igual a la detracción original. Y la probabilidad sigue siendo cercana a la teórica, si el modelo es correcto y tiene en cuenta las correlaciones entre los gráficos de balance.
De hecho, aquí sólo operamos con curvas de equilibrio , ¿o me equivoco, Sergei? Pues bien, las curvas de balance son algo que tiene, por decirlo suavemente, características estadísticas diferentes a las curvas de cotización. Entonces, ¿por qué hablamos de estadísticas de barras referidas a barras no gaussianas?
Estoy totalmente de acuerdo contigo, Alexey.
Y también, para ilustrar, tomemos una docena de PA con una distribución terriblemente no gaussiana en la serie de la primera diferencia (véase la fig. los puntos azules) y una fuerte correlación entre ellos (véase la tabla).
Ahora suma los diez PA y traza la distribución de sus incrementos (puntos rojos).
Se puede ver que esta distribución puede llamarse gaussiana sólo con salvedades, grandes. Para comparar, la línea negra muestra la distribución normal...
Por tanto, este hecho no debe preocuparnos. Repito que se puede poner una distribución real no gaussiana de los incrementos de la curva de equilibrio en el modelo y el problema de la deversificación se resolverá exactamente. Como ha señalado correctamente Mathemat, ni siquiera esto es necesario, en el peor de los casos obtendremos riesgos tan buenos como la capitalización de un solo instrumento.
Así que deja que crezca, quién lo impide, Vitaly. Sí, para nosotros la realidad primaria es una corriente de citas con propiedades estadísticas muy desagradables. Aplicamos todo el poder de nuestro intelecto a ella (oops, no, no todo) y obtenemos otra realidad - una corriente de equilibrio de devoluciones. No digo que siempre ocurra así, pero a menudo esta segunda corriente tiene propiedades estadísticas mucho más convenientes y observables, lo que a veces permite construir un modelo aceptable.- Estoy completamente de acuerdo con las suposiciones.
Me olvidé de pronormalizar la PA resultante :-(.
Tras la normalización, el panorama es el siguiente:
Podemos ver que la serie obtenida (puntos rojos) está normalizada, pero débilmente, debido al pequeño número de PA iniciales incluidos en ella.
Pueden, por supuesto. Si simplemente se "suman" los sistemas individuales sin multiplicar el riesgo de cada uno de ellos por la raíz de n, entonces en el peor de los casos de correlación completa de las detracciones individuales la detracción total será igual a la detracción original. Y la probabilidad no estará lejos de la teórica de todos modos - si el modelo es correcto y tiene en cuenta las correlaciones entre los gráficos de balance.
El coeficiente de correlación refleja objetivamente la dependencia de los dos CB sólo si cada uno de ellos es estacionario. Si los rendimientos de cada sistema son estacionarios (o siempre que se puedan considerar estacionarios), entonces será como has escrito. A grandes rasgos, mientras los sistemas funcionen según lo previsto, todo va bien si se "desincronizan". Dado que los mercados están ahora todos vinculados, entonces imho sólo podemos esperar la incoherencia de las ideas que subyacen a la ST. Es decir, además del coeficiente de correlación formal en la base de la cartera debe haber sistemas esencialmente diferentes entre sí - "ideológicamente independientes" :)
Me olvidé de pronormalizar la PA resultante :-(.
Tras la normalización, el panorama es el siguiente:
Se puede ver que la serie obtenida (puntos rojos) está normalizada, pero débilmente, debido al pequeño número de PA iniciales incluidos en ella.
No está claro en su imagen si la serie está normalizada o no. No hay suficientes datos, sólo en las colas. Además, es difícil estimar visualmente los límites de, por ejemplo, 3 sigmas para cada uno de ellos. Sólo es visible el cambio de RMS.
En general, si todo es bastante simple con la correlación de dos símbolos, entonces la correlación de los rendimientos de los dos sistemas no es muy simple. Las operaciones suelen ser discretas, con frecuencias diferentes y sólo se solapan en el tiempo. La correlación clásica para dos series con la misma cantidad de datos tomados en los mismos momentos