Econometría: por qué es necesaria la cointegración - página 10
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faa1947: Что такое подгонка или не подгонка?
El ajuste (sobreentrenamiento, sobreoptimización) es un término utilizado exclusivamente para los mercados financieros (series temporales no estacionarias).
Eso es una tontería. Un caballo o algo así.
Un ajuste es una estimación de los parámetros de un modelo paramétrico. No hay nada que se pueda ajustar en exceso.
Y no se puede ajustar nada a un mercado no estacionario en absoluto.
Eso es una tontería. Un caballo o algo así.
Un ajuste es una estimación de los parámetros de un modelo paramétrico. No hay nada que se pueda ajustar en exceso.
Y no se puede ajustar nada a un mercado no estacionario en absoluto.
Intentaré explicárselo.
Cualquier segmento de tiempo en el pasado es esencialmente estacionario, porque conociendo la propia serie de tiempo en el pasado, casi siempre se puede encontrar una función o algún patrón sobre ella que dé un beneficio sobre los datos pasados, no es un problema en absoluto.
El término no estacionariedad, aplicado a los mercados financieros, significa que no podemos saber cómo cambiará el mercado en el futuro, exactamente en el futuro.
Utilizando los datos del pasado, sabiendo cómo cambió el mercado en el pasado, siempre podemos encontrar una función o un patrón que tenga en cuenta estos cambios. Pero nadie sabe cómo cambiará el mercado en el futuro. No es un hecho que vaya a cambiar según sus cambios pasados. Además, lo más probable es que no cambie así.
Por esta razón, ajustando nuestra TS (de hecho, ha sido reoptimizada) a los datos pasados, a aquellos cambios del mercado que fueron en el pasado, obtendremos la TS, que no puede producir un beneficio en el futuro.
En la práctica, después de la optimización de la TS, por lo general queremos tomar la TS con los parámetros que dan el mayor beneficio con el menor drawdown - esto es exactamente la TS ajustada a los datos pasados. En los datos futuros tal TS no funciona, porque estos parámetros optim izados han tenido en cuenta todos los cambios necesarios en el pasado, pero el mercado en el futuro se vuelve diferente, no como en el pasado, y nuestra TS, con tales parámetros optimizados, no lo tiene en cuenta
Permítanme que intente explicárselo.
Cualquier segmento de tiempo en el pasado es esencialmente estacionario, porque conociendo la propia serie de tiempo en el pasado, casi siempre se puede encontrar una función o un patrón en ella que produzca beneficios en los datos pasados - esto no es un problema en absoluto.
El término no estacionariedad, aplicado a los mercados financieros, significa que no podemos saber cómo cambiará el mercado en el futuro, exactamente en el futuro.
Utilizando los datos del pasado, sabiendo cómo cambió el mercado en el pasado, siempre podemos encontrar una función o un patrón que tenga en cuenta estos cambios. Pero nadie sabe cómo cambiará el mercado en el futuro. No es un hecho que vaya a cambiar según sus cambios pasados. Además, lo más probable es que no cambie así.
Por esta razón, ajustando nuestra TS (de hecho, ha sido reoptimizada) a los datos pasados, a aquellos cambios del mercado que fueron en el pasado, obtendremos la TS, que no puede producir un beneficio en el futuro.
En la práctica, después de la optimización de la TS, por lo general queremos tomar la TS con los parámetros que dan el mayor beneficio con el menor drawdown - esto es exactamente la TS ajustada a los datos pasados. En datos futuros tal TS no funciona, porque estos parámetros optimizados tienen en cuenta todos los cambios necesarios en el pasado, pero el mercado será diferente en el futuro, no como en el pasado, y nuestra TS con tales parámetros optimizados no lo tiene en cuenta.
Pasé varios años en esto, hasta que entendí: o la ST identifica y modela la no estacionariedad, y entonces es TS, o no lo es. Todos los términos de optimización, sobreoptimización son emociones, puro chamanismo y cuanto más profundo es el trance, más fe en lo que he creado.
Conozco varias formas de tener en cuenta la no estacionalidad del mercado. La cointegración es un método y es valioso precisamente porque el resultado es una serie estacionaria. y aquí la optimización y la sobreoptimización no son adecuadas.
Sí. Esencialmente, está recibiendo algún tipo de sintético. Si el sintético tiene un instrumento real con una entrada de más, entonces cotiza sobrecomprado vende, sobrevendido compra. Con menos es lo contrario, y los pesos indican las proporciones en los lotes.
La cointegración es la base de todas las operaciones de spreads. Sólo se pueden negociar diferenciales en instrumentos cointegrados
El spread trading es la certeza de que la cotización volverá a cero desde los extremos. pero ¿después de cuánto tiempo?
Conozco varias formas de tener en cuenta la no estacionalidad del mercado. La cointegración es una forma y es valiosa precisamente porque el resultado es una serie estacionaria. y aquí la optimización y la sobreoptimización no son adecuadas.
Estos términos no los he inventado yo. Son términos comúnmente conocidos por los comerciantes. Si no te gustan en este momento de tu vida, no significa que no estés de acuerdo con ellos en el futuro, ya que la vida fluye y cambia.
Simplemente, el término de cointegración le parece excesivo )))))
Lo que usted afirma es esencialmente una predicción del futuro. Es decir, haciendo una serie estacionaria a partir de una serie no estacionaria se puede predecir con un 100% de probabilidad lo que será el mercado mañana.
Intenta solicitar el premio nobel o algo así....))))
Estos términos no los he inventado yo. Son términos bien conocidos por los comerciantes. Si no te gustan en este momento de tu vida, no significa que no estés de acuerdo con ellos en el futuro, ya que la vida fluye y cambia.
Simplemente, el término de cointegración le parece excesivo )))))
Lo que usted afirma es esencialmente una predicción del futuro. Es decir, al convertir una serie no estacionaria en una serie estacionaria se puede predecir lo que hará el mercado mañana.
Intenta solicitar el premio nobel o algo así....))))
Estos términos no los he inventado yo. Son términos bien conocidos por los comerciantes.
Desde luego, no por ti. Esto es AT, un país poblado por chamanes y Pinocchios. Lee una cartilla y como revelación "prueba de avance, prueba de avance, sobreoptimización..."
En este hilo se discute cómo se puede aprovechar la estacionariedad de la diferencia entre dos series no estacionarias. Hasta ahora, sólo ha surgido la negociación por diferencias. Pero no puede optar al Nobel.
En ese caso, la no estacionariedad de las dos series debe ser idéntica, de modo que (la no estacionariedad) se extingue por sustracción.
Si es diferente, entonces después de la sustracción obtenemos el tercer tipo de serie inestable.
¿Cómo y con qué parámetros podemos comparar la no estacionariedad de dos series no estacionarias?
En ese caso, la no estacionariedad de las dos series debe ser idéntica, de modo que (la no estacionariedad) se extingue por sustracción.
Si es diferente, entonces después de la sustracción obtenemos el tercer tipo de serie inestable.
¿Cómo y con qué parámetros podemos comparar la no estacionariedad de dos series no estacionarias?
La negociación de diferenciales: la certeza de que desde los extremos la cotización volverá a cero. pero ¿después de cuánto tiempo?