Una correlación muestral nula no significa necesariamente que no exista una relación lineal - página 53
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Ahí tienes, el chasquido...
No soy todo eso, te lo aseguro.
Lo siento, por supuesto, no lo es.
No lo entiendo en gran medida.
Qué tienen que ver todos estos procesos aleatorios con la figura del número entero, que es y=a+bx por los siglos de los siglos.
Y para aplicar los conocimientos en los procesos aleatorios debemos restar la línea recta de la representación digital de la figura y mirar el resultado. Si es cero puro, es una cosa, si no es cero, es otra. Pero siempre hay que hacer un suavizado (a veces llamado detrending). No tiene sentido discutir la aleatoriedad de los datos si hay un componente determinista en ellos, y si se juzga la cifra a ojo, entonces si hay un componente aleatorio, se puede despreciar. Y la gente del foro está tratando de calcular algo sobre la aleatoriedad. Es necesario realizar el alisado e investigar el residuo.
No lo entiendo en gran medida.
No tiene sentido discutir la aleatoriedad de los datos si tienen un componente determinista,
)))))Todas las variables aleatorias tienen un componente determinista, que es lo que las distingue de las cantidades inciertas. Es la estadística y la econometría de las esteras la que separa el componente determinista de las variables aleatorias.
En general - es posible y necesario calcular el QC utilizando los datos iniciales (precios) del mercado Forex. El control de calidad puede y debe calcularse sobre series no estacionarias. El control de calidad para las series estacionarias y ergódicas no es necesario en absoluto: todo es claro y comprensible para ellas.
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
Así que para hoy y para los próximos 2-3 meses tal cartera es una compra simultánea de NZ, Libra, Aussie contra el Yen, Euro, USD
)))))Todas las variables aleatorias contienen un componente determinista, que es lo que las distingue de las cantidades inciertas.
¿Qué componente determinista crees que contiene el ruido blanco gaussiano?
En gran medida, el control de calidad puede y debe calcularse sobre los datos brutos (precios) del mercado de divisas.
Supongamos que ha calculado el ACF del precio (no los incrementos) de algún instrumento en D1 durante los últimos 5 años, y ve que es positivo con un desfase de 10 días. ¿Puedes construir una estrategia rentable basada en eso? :D
Así que la fila es estacionaria... Así que no se puede utilizar de esa manera, pero sólo las primeras diferencias. Imaginemos otra fila, exactamente igual, y otra más, sólo que la línea apunta hacia abajo.
Así, la correlación está perfectamente calculada, cuando ambas series se dirigen en una dirección - obtenemos 1, cuando se dirigen en direcciones diferentes - obtenemos -1. Es decir, el resultado tiene sentido, la correlación está calculada y el valor se corresponde con la realidad.
Sin embargo, las series son no estacionarias, por lo que no se puede hacer así:) hay que contar la correlación desde la primera diferencia. Así que tenemos las series 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 y -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1, -1 - en tales datos no se puede calcular la correlación.
¡Eso es! Señores
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He buscado un poco en internet sobre Granger, y allí me he encontrado con afirmaciones de que el método de Granger debe aplicarse sólo en las primeras diferencias... Sin embargo, en los libros de texto más competentes no existe tal cosa, al contrario, se escribe que en los datos estacionarios se aplica otro método. Pero con qué aplomo todos demuestran su acierto... No sé, para mí es obvio que no necesito ninguna primera diferencia.
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Todo está claro con los señores econometristas y similares... Por lo tanto, me despido y no participo en conversaciones sobre el tema de la correlación, etc.
Además de manipular las fórmulas y los términos, hay que entender la esencia y el significado.
He buscado un poco en internet sobre Granger, y allí me he encontrado con afirmaciones de que el método Granger debe aplicarse sólo sobre las primeras diferencias... Pero en los libros de texto más competentes no existe tal cosa, al contrario, está escrito que se aplica un método diferente sobre los datos estacionarios. Pero con qué aplomo todos demuestran su acierto... No sé, para mí es obvio que no necesito ninguna primera diferencia.
No hay que leer "discursos" y "libros de texto competentes", sino la descripción del método en el original.
http://webber.physik.uni-freiburg.de/~jeti/studenten_seminar/stud_sem_SS_09/grangercausality.pdf
Parte 5, párrafo 1. Disfruta.
¡Eso es! Señores
Además de manipular las fórmulas y los términos, hay que entender la esencia y el significado.
Supongamos que ha calculado el ACF del precio (no los incrementos) de algún instrumento en D1 durante los últimos 5 años, y ve que es positivo con un desfase de 10 días. ¿Puedes construir una estrategia rentable basada en eso? :D
No. ¿Y?
¿No tienes suficientes habilidades para poner el control de calidad en otro lugar que no sea el ACF? ¿Y el control de calidad entre instrumentos? ¿No? ¿No se te ocurre?
¿Y el análisis intermercado? ¿No? ¿No? ¿Qué pasa con la negociación de diferenciales? ¿Está usted fuera de la cuestión?
¿Por qué estos posts sin sentido?