Discusión sobre el artículo "Implementación en MQL5 de la prueba de Augmented Dickey-Fuller (ADF)"
Echa un vistazo al nuevo artículo: Implementación de la prueba Dickey Fuller aumentada en MQL5.
Autor: Francis Dube
Hola Francis,
He leído el artículo y he probado el código que me ha funcionado bien. En tu artículo has definido:
Cointegration
Correlación y cointegración son conceptos estadísticos utilizados para medir relaciones entre variables, especialmente en el contexto de datos de series temporales. Si bien ambos miden relaciones, tienen propósitos diferentes y se aplican en escenarios distintos. La correlación se refiere a la medida estadística de la fuerza y la dirección de la relación lineal entre dos variables.
Y sabemos que la correlación puede ser positiva y negativa.
Mi pregunta aquí es ¿podemos también tener cointegración que también sea negativa? En general su artículo cubre la parte positiva.
¿Cómo se podría cambiar el código para cubrir el segundo caso para tener dos símbolos que probablemente estén cointegrados pero negativamente, es decir, cuando uno de estos símbolos está creciendo, su par está cayendo y viceversa con un nivel de confianza > 90%?
Gracias de antemano.
Hola, Francis,
He leído el artículo y probado el código que funciona bien. En su artículo que ha definido:
Y sabemos que la correlación puede ser positiva y negativa.
Mi pregunta es, ¿podemos también tener cointegración que también es negativo? En general su artículo cubre la parte positiva.
¿Cómo podemos modificar el código para cubrir el segundo caso para tener dos símbolos que probablemente están cointegrados pero negativamente, es decir, cuando uno de estos símbolos sube, su par baja y viceversa con un nivel de confianza > 90%?
Gracias de antemano.
- Aplicaciones de trading gratuitas
- 8 000+ señales para copiar
- Noticias económicas para analizar los mercados financieros
Usted acepta la política del sitio web y las condiciones de uso
Artículo publicado Implementación en MQL5 de la prueba de Augmented Dickey-Fuller (ADF):
En este artículo demostramos la implementación de la prueba Dickey-Fuller aumentada (ADF, por sus siglas en inglés), y la aplicamos para realizar pruebas de cointegración utilizando el método Engle-Granger.
En pocas palabras, una prueba ADF es una prueba de hipótesis que nos permite determinar si una característica específica de los datos observados es estadísticamente significativa. En este caso, la característica que se pretende determinar es la estacionariedad de una serie. Una hipótesis estadística es una suposición sobre un conjunto de datos representado por una muestra. Sólo podemos conocer la verdad real trabajando con el conjunto completo de datos. Lo cual no suele ser posible por una u otra razón. Así pues, se comprueba una muestra de un conjunto de datos para plantear una hipótesis de todo el conjunto de datos. Lo importante aquí es recordar que la veracidad de una hipótesis estadística nunca se conoce con certeza cuando se trabaja con muestras. Lo que obtenemos es si una suposición es probablemente cierta o falsa.
En una prueba ADF consideramos dos escenarios:
Autor: Francis Dube