Econometría: hablemos del balance de la CU. - página 6
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OK, vamos a mantenerlo simple - dos TS.
Uno en un período de 1,5 meses hace 179 operaciones y muestra un 240% de beneficio
El segundo para el mismo periodo - 40 operaciones y el 52% de los beneficios.
Gráficos de equilibrio "sin tendencia": el primero tiene peores valores de equilibrio que el segundo.
¿Qué hacemos, tiramos la primera ST?
Siempre he pensado que el análisis de los residuos del modelo sirve para predecir el comportamiento de las series que utilizan este modelo - si el modelo es adecuado o no, etc.
¿Y qué hay de la tabla de equilibrio? ¿Estamos haciendo una previsión de beneficios?
Ahí, por fin. Este es exactamente el tema del tema.
No puedes comparar 240 con 52. Para mí es una cuestión de principios. La cuestión es que 240 y 52 son realizaciones de variables aleatorias. Así es como se cayó. Y la pregunta básica es: ¿cuál es la probabilidad de que en el futuro sea igual, o casi igual, o no sea en absoluto igual?
El análisis residual debe responder a esta pregunta y es mucho más importante que el tamaño del beneficio de la prueba.
Sí. Tenemos una regresión lineal, los residuos se distribuyen normalmente - el modelo es adecuado. ¿Qué es lo siguiente? ¿Predecir los beneficios?
No, ¿por qué predecirlo? Se comprobará la solidez del sistema. En particular, comprobamos que mo no cambia o cambia lentamente. Este es el modelo: equidad=MO*N + ruido (N número de operaciones). Si los residuos (ruido) se distribuyen normalmente con mo=0, el modelo es adecuado. Es decir, el ST tiene un Mo sin cambios.
Sí. Tenemos una regresión lineal, los residuos se distribuyen normalmente - el modelo es adecuado. ¿Qué es lo siguiente? ¿Predecir los beneficios?
Nada de eso.
He eliminado la tendencia para poder analizar el residuo estadísticamente. Esta posición es una posición de principios.
Esto se ha mostrado más arriba. El análisis estadístico de las cotizaciones sólo es posible en series sin tendencia (suavizadas).
Esta es una posición de principios.
por lo que ya no se trata de analizar las cotizaciones, sino de por qué la renta variable detradicional
No, ¿qué demonios hay que predecir? Lo que se está probando es la solidez del sistema. En particular, ese mo no cambia o cambia lentamente. Este es el modelo: equidad=MO*N + ruido (N número de operaciones). Si los residuos (ruido) se distribuyen normalmente con mo=0, el modelo es adecuado. Es decir, el ST tiene un Mo sin cambios.
Vale, bien.
Encontramos que el modelo es adecuado y tiene un modus operandi invariable. ¿Y ahora qué? ¿Para qué construimos el modelo?
¿Y si el modelo es inadecuado? Bien, encontremos un modelo de regresión no lineal y será adecuado. ¿Y luego qué?
Déjeme contarle otro secreto: el análisis de regresión es una herramienta de previsión. ¿Qué estamos prediciendo aquí?
Bien, de acuerdo.
Se ha comprobado que el modelo es adecuado y tiene un modus operandi invariable. ¿Y ahora qué? ¿Para qué construimos el modelo?
¿Y si el modelo es inadecuado? Bien, encontremos un modelo de regresión no lineal y será adecuado. ¿Y luego qué?
Déjeme contarle otro secreto: el análisis de regresión es una herramienta de previsión. ¿Qué estamos prediciendo aquí?
si el MOI no cambia, es bueno. El sistema se puede negociar: robustez. Si no es así, no hay confianza en los resultados anteriores y el sistema no puede ser negociado.
Espéralo. No te quedarás parado. Olvídate por completo de la normalidad. El mundo que nos rodea no es normal, son residuos de citas.
¿Quién ha dicho semejante estupidez? Estos son los resultados de la ST - bien pueden ser estacionarios.
Tome el TS drenando sobre el tamaño del spread - los resultados de las operaciones serán estacionarios
si el modus operandi no cambia, entonces es bueno. El sistema se puede negociar: robustez. Si no es así, los resultados pasados no son fiables y el sistema no puede ser negociado.
)))))))
OK, ahora entiendo - si los resultados de la TS, por ejemplo, crecen abruptamente y muestran una rentabilidad loca durante un largo período, pero los residuos de la regresión no tienen una distribución normal - la TS debe ser descartada))))))))
La normalidad de la distribución de los residuos como indicador del rendimiento del CT))))))))))))))0
)))))))
OK, ahora lo entiendo - si los resultados de la TS, por ejemplo, crecen abruptamente y muestran una rentabilidad insana durante un largo período, pero los residuos de la regresión no tienen una distribución normal - la TS debe ser desechada))))))))
Por eso hay que analizar sólo la normalidad en la zona negativa, que los econometristas no tienen en cuenta, pero los comerciantes ordinarios sí ;) Las colas gruesas en la zona positiva son normales, por ejemplo, para seguir la tendencia
Bueno, por eso sólo hay que analizar la normalidad en la zona negativa, que los econometristas no tienen en cuenta, pero los comerciantes ordinarios sí ;)
¿Qué es la "normalidad en la zona negativa"?