Olvídate de las citas al azar - página 54
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Bueno, obviamente el precio es una función independiente. Las posiciones netas de los operadores, especuladores y pequeños comerciantes es una variable dependiente. Los valores netos se muestran hasta la columna "H" (según el Excel). Luego vienen los indicadores calculados. En consecuencia, ya dependen de los valores netos de los operadores, especuladores y pequeños comerciantes.
El típico tipo de "función":
Por favor, especifique con el nombre del archivo(tabla) los nombres de las columnas o sus números. Por ejemplo, así:
table.XXXXXXX: col1 = col2, col5, col6, lo que significa que los datos de col1 (pueden tener un nombre) se calculan a partir de los datos de col2,5,6. Pueden ser de diferentes tablas, pero entonces vincula la columna al nombre de la tabla
Los nombres de las columnas se indican en las cabeceras de las tablas. Las columnas a las que te refieres son las columnas (direcciones de Excel) de la 'A' a la 'H' y de la 'O' a la 'Q'. Todas las demás columnas son los valores de los indicadores técnicos calculados sobre los valores base. Voy a mostrar brevemente los valores de las barras:
Interés abierto - Interés abierto
Largo no comercial - Posiciones largas de operadores no comerciales (grandes especuladores):
Corto no comercial - Posiciones cortas de operadores no comerciales (grandes especuladores);
Operadores Largos - Posiciones largas de operadores comerciales (hedgers);
Operadores Cortos - Posiciones cortas de los operadores comerciales (hedgers);
Nonrep Long - Posiciones largas de operadores no declarantes (pequeños especuladores);
Nonrep Short - Posiciones cortas de operadores no responsables (pequeños especuladores).
Preste especial atención a las posiciones netas del grupo. Este valor derivado se calcula como la simple diferencia entre las posiciones largas y cortas de un grupo, por ejemplo, Operadores netos = Operadores largos - Operadores cortos, etc. Se considera un ratio importante con poder predictivo.
Hay al menos algunas cuestiones que me gustaría aclarar.
La tendencia de los datos obtenidos se superpone al eje temporal, aunque no se ha demostrado la estacionariedad de estos datos (dependencia temporal, factores estacionales), sino que existe una clara relación con el precio: precio al alza - posiciones de los operadores al alza, precio a la baja - posiciones de los operadores a la baja. Cuál es el factor principal aquí y cuál es el esclavo y tenemos que averiguarlo. Y también nos gustaría ver pruebas sobre el poder predictivo de estos datos. Se ha observado repetidamente que los valores extremos de las posiciones de los participantes llegaban mucho antes que las rupturas del mercado, es decir, que en estos casos tenían poder predictivo.
Los nombres de las columnas se indican en las cabeceras de las tablas. Las columnas a las que te refieres son las columnas (direcciones de Excel) de la 'A' a la 'H' y de la 'O' a la 'Q'. Todas las demás columnas son los valores de los indicadores técnicos calculados sobre los valores base. Voy a mostrar brevemente los valores de las barras:
Interés abierto - Interés abierto
Largo no comercial - Posiciones largas de operadores no comerciales (grandes especuladores):
Corto no comercial - Posiciones cortas de operadores no comerciales (grandes especuladores);
Operadores largos - Posiciones largas de operadores comerciales (hedgers);
Operadores en corto - Posiciones cortas de operadores comerciales (hedgers);
Nonrep Long - Posiciones largas de operadores no declarantes (pequeños especuladores);
Nonrep Short - Posiciones cortas de operadores no responsables (pequeños especuladores).
Preste especial atención a las posiciones netas del grupo. Este valor derivado se calcula como la simple diferencia entre las posiciones largas y cortas de un grupo, por ejemplo, Operadores netos = Operadores largos - Operadores cortos, etc. Se considera un ratio importante con poder predictivo.
Hay al menos algunas cuestiones que me gustaría aclarar.
La tendencia de los datos obtenidos se superpone al eje temporal, aunque no se ha demostrado la estacionariedad de estos datos (dependencia temporal, factores estacionales), sino que existe una clara relación con el precio: precio al alza - posiciones de los operadores al alza, precio a la baja - posiciones de los operadores a la baja. Cuál es el factor principal aquí y cuál es el esclavo y tenemos que averiguarlo. Y también nos gustaría ver pruebas sobre el poder predictivo de estos datos. Se ha observado repetidamente que los valores extremos de las posiciones de los participantes se alcanzaron mucho antes de la ruptura del mercado, es decir, en estos casos tenían un poder predictivo.
Comencemos.
Aunque la tarea que me planteas no está muy clara para mí.
¿Qué estamos negociando?
Voy a hacer algunos cálculos y ustedes comentan.
Comencemos.
Aunque la tarea que me planteas no está muy clara para mí.
¿Qué estamos negociando?
Voy a hacer algunos cálculos y tú comentas.
Eso sería interesante...
He aquí un ejemplo de plan de TS para entrar en el mercado sobre las torceduras de las posiciones netas de los operadores del mercado: "Master Class "Using CFTC reports in trading". Perdonen si esto es un poco fuera de tema.
Comencemos.
Aunque la tarea que me han encomendado no está muy clara para mí.
Interés abierto - Interés abierto
Largo no comercial - Posiciones largas de operadores no comerciales (grandes especuladores):
Corto no comercial - Posiciones cortas de operadores no comerciales (grandes especuladores) ;
Tomemos las columnas especificadas de la primera tabla.
Como no todas las variables tienen el mismo número mínimo de observaciones - 597
Estas variables tienen la forma.
Histograma. Podemos ver que la distribución tiene poca relación con la distribución normal
Autocorrelación Correlación parcial AC PAC Q-Stat Prob
.|******* .|******* 1 0,955 0,955 547,11 0,000
.|******* .|. 2 0,917 0,053 1052,0 0,000
.|******| .|. 3 0,886 0,074 1524,4 0,000
.|******| .|. 4 0,859 0,040 1969,4 0,000
.|******| .|* | 5 0,839 0,076 2394,4 0,000
.|******| .|. 6 0,815 -0,030 2796,2 0,000
.|******| .|* | 7 0,799 0,088 3182,8 0,000
.|******| .|* |* 8 0,791 0,112 3563,0 0,000
.|******| .|. 9 0,785 0,047 3937,6 0,000
.|******| .|* |2 10 0,782 0,075 4310,4 0,000
.|******| .|. 11 0,780 0,047 4681,3 0,000
.|******| .|* 12 0,783 0,106 5055,8 0,000
.|******| .|* 13 0,792 0,114 5439,5 0,000
.|***** | ***|. | 14 0,762 -0,389 5795,2 0,000
La probabilidad de que no haya correlación entre las observaciones es cero
Prueba de estacionariedad tras eliminar el sesgo y la tendencia
Hipótesis nula: OPEN_INTEREST tiene una raíz unitaria
Exógeno: constante, tendencia lineal
Duración del retraso: 13 (Automático - basado en SIC, maxlag=18)
Estadística t Prob.*
Estadística de la prueba Dickey-Fuller aumentada -3,717413 0,0219
La probabilidad de no estacionariedad es de aproximadamente el 2%, es decir, tras eliminar el desplazamiento y la tendencia, la serie es estacionaria
Esto es claramente visible después de la reducción de la tendencia con el filtro HP.
En la parte inferior del residuo se puede ver que la media no cambia, y oscila alrededor de la media. Pero la magnitud de la oscilación varía - esto requiere modelar la heteroscedasticidad.
Si el análisis para la primera variable es de interés, puedo hacerlo también para las otras dos.
Interés abierto - Interés abierto
Largo no comercial - Posiciones largas de operadores no comerciales (grandes especuladores):
Corto no comercial - Posiciones cortas de operadores no comerciales (grandes especuladores) ;
Observa la relación de estas variables. Hagamos una pregunta: ¿el interés abierto depende de las otras dos variables?
Así que mira la dependencia del interés abierto de los especuladores.
Ecuación de regresión
Ecuación de estimación:
=========================
INTERÉS_ABIERTO = C(1)*IN_OI LARGO + C(2)*IN_OI CORTO
Coeficientes sustituidos:
=========================
OPEN_INTEREST = 181072.989406*LONG_IN_OI + 215543.752303*SHORT_IN_OI
Evaluación de los coeficientes obtenidos
Variable dependiente: OPEN_INTEREST
Método: Mínimos cuadrados
Fecha: 30/07/12 Hora: 17:46
Muestra: 1.597
Observaciones incluidas: 597
Variable Coeficiente Std. Error t-Statistic Prob.
LONG_IN_OI 181073.0 6965.536 25.99556 0.0000 Error de estimación del coeficiente =181073.0, es 6965.536 alrededor del 4% - un resultado notable
SHORT_IN_OI 215543.8 7539.375 28.58907 0.0000
R-cuadrado 0,276436 ¡Pero una pobre coincidencia del interés abierto con los especuladores!
R-cuadrado ajustado 0.275220 S.D. var dependiente 46013.71
S.E. de regresión 39173,32 Criterio de información de Akaike 23,99272
Residuo de la suma cuadrada 9.13E+11 Criterio de Schwarz 24.00744
Log likelihood -7159.828 Criterio de Hannan-Quinn. 23.99845
Durbin-Watson stat 0.288368
Continuaré con esto un poco más tarde.
Si el análisis para la primera variable es de interés, puedo hacerlo también para las otras dos.
Sí, claro que sí. El interés abierto ni siquiera es tan importante. La columna más importante es la de Operadores. En principio, los no comerciales deberían ser una imagen especular (al menos eso es lo que se nota a simple vista). Pero sigue existiendo la opinión de que no es así, y que a pesar de la "similitud" del espejo externo son cartas diferentes, con características distintas no visibles a simple vista. También los pequeños especuladores deberían dar sus propias series independientes.
Es extraño que la OI sea estacionaria. En principio debería estar correlacionado con el precio, que es no estacionario. Pero el nivel de OI (especialmente en los futuros de liquidación) depende en gran medida del momento del vencimiento y se acerca constantemente a él. Tal vez en esto consiste la estacionariedad.
La relación entre todas las columnas es, en general, sencilla (2 fórmulas calculan la posición larga acumulada y la posición corta acumulada):
OI = Operadores No Comerciales Largos + Operadores No Comerciales Spreading + Operadores Largos + Largos no reportables;
OI = Operadores no comerciales en corto + Operadores no comerciales en diferido + Operadores en corto + Corto no declarable;
Es decir, el interés abierto siempre tiene dos caras: la de compra y la de venta, por lo que si el interés abierto es igual a 1 contrato, significa que dos vendedores realizaron una operación de 1 contrato. Uno mantendrá una posición corta y el otro una posición larga.
Todo se construye en torno a una distribución desigual entre los grupos. Y cuando hay un fuerte desequilibrio es una señal para hacer una operación.
Observa las relaciones de estas variables. Hazte la pregunta: ¿el interés abierto depende de los otros dos? si te interesa, puedes hacer esta lista más larga.
Así que mira la dependencia del interés abierto de los especuladores.
La ecuación de regresión es
INTERÉS_ABIERTO = C(1)*IN_OI LARGO + C(2)*IN_OI CORTO
La fórmula anterior es complicada, sólo cuenta con las posiciones largas acumuladas o sólo con las posiciones cortas acumuladas.