Une corrélation nulle entre les échantillons ne signifie pas nécessairement qu'il n'y a pas de relation linéaire. - page 49
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En général, oui, c'est comme ça. Mais à la seule exception que j'ai besoin de méthodes qui permettent de déterminer la relation, sans utiliser l'hypothèse qu'il existe une telle relation a priori. Par exemple, j'ai lu un article sur l'analyse de régression sur wikipedia :
OK, donc avant de pouvoir utiliser la même analyse de régression, nous devons identifier la relation. Mais comment la détecter ? L'analyse de régression est impossible car elle est une conséquence de la relation, la corrélation est également impossible car le CQ lui-même ne parle pas de relations de cause à effet, la corrélation croisée ? - semble meilleur, mais c'est là que s'arrêtent mes connaissances...
Ce n'est pas grave. Les "traders en corrélation" modernes - il existe même des postes de ce type, c'est ainsi qu'on les appelle - partent de l'hypothèse "nulle" que TOUT EST RELIÉ, puis par énumération, ils calculent la force de cette connexion - de tout - à tout.
Ici, trouvé dans les archives, guardian.co.uk a un blog sur les financiers. Et on y trouve d'excellents articles sur le travail réel d'un trader dans une grande banque ou un fonds spéculatif. Ils peuvent chercher des corrélations pendant DEUX SEMAINES, puis le trader vérifie tout dans un laboratoire de mathématiques, fait une présentation à ses patrons, et ensuite la banque ouvre une position couverte pour quelque chose comme 100 millions.
http://www.guardian.co.uk/commentisfree/joris-luyendijk-banking-blog/2012/apr/02/quantatitive-prop-trader-voices-of-finance
Il y a beaucoup de choses intéressantes pour les traders professionnels sur le blog.
L'approche la plus connue est le test de causalité de Granger. Vous pouvez aussi regarder l'entropie de transfert
Et où puis-je trouver de la documentation à leur sujet et dans quels paquets R puis-je trouver ces tests ?
library(MSBVAR) ; ?granger.test
Il n'existe pas de paquet pour l'entropie de transfert, mais il n'est pas difficile de les interroger soi-même.
Lisez les définitions dans n'importe quel manuel scolaire et vous comprendrez l'essentiel. Cela ne fait aucune différence que vous utilisiez le cours acheteur, le cours vendeur ou le cours moyen. Les caractéristiques numériques peuvent être légèrement différentes, mais les conclusions sur la stationnarité seront les mêmes.
l'offre et la demande sont juste les meilleures offres et, . et ainsi de suite. Peuvent-ils changer alors qu'il n'y a pas de commerce réel ? Oui, ils le peuvent. Peuvent-ils rester inchangés en présence d'un commerce ? Oui, absolument (partiellement exécuté). Prix moyen ! Qu'en est-il des périodes où l'écart augmente plusieurs fois, qu'en est-il du milieu de gamme ou de la meilleure tranche ?
- (2) Quelles sont les lectures de volume sur les transactions réelles ?
Voici un exemple, encore une fois inventé (l'image est tirée du premier post de la branche)La corrélation est nulle dans toute la fourchette, bien que l'ensemble du commerce soit concentré dans les zones où la corrélation est significative.
Il est évident que les transactions d'un lot ne sont pas équivalentes aux transactions de 100 lots. Parallèlement, les données sur les prix de ces microtransactions apportent une contribution importante aux calculs des caractéristiques sélectives. En connaissant les volumes réels, nous pourrions effectuer des "moyennes pondérées" qui seraient plus adéquates.
- (3) Comment quantifier les données
Prenez la première différence entre les bougies, ce n'est pas HP BP. Et pourquoi devrait-elle être normalement distribuée si une bougie a X transactions et l'autre 100X transactions et toutes avec des volumes différents. Vous creusez l'histoire des tiques, l'histoire de niveau II ? Plus elle est profonde, plus il y a de différences entre les courtiers.C'est logique, pas d'argument là-dessus. Mais la vérité est en fait différente : I(1) est l'"intégrale" de I(0) - du processus qui est défini dès le début. Ce n'est pas I(0) qui est défini par I(1), mais vice versa.
Les propriétés I(1) peuvent être n'importe quoi, il peut s'agir de SB, d'un marché réel avec une distribution non normale, de la dynamique de la température à Lisbonne, etc.
Désolé, mais ce n'est pas tout à fait ça. Vous devez partir de I(0), qui doit toujours être stationnaire et pas autre chose. Des "intégrations" successives du processus I(0) conduisent à différents I(n).
I(1) ne peut en aucun cas être des cotations réelles, car le processus de différences de ces cotations n'est pas stationnaire, c'est-à-dire qu'il ne peut pas être I(0). Donc, à l'origine, il (les guillemets) n'était pas I(1).
L'horreur.
Avec tout le respect que je vous dois, je ne comprends pas pourquoi les statistiques devraient être appliquées à des processus dont l'essence est explicable et descriptible.
Ici, j'ai développé quelque chose. Personne ne sait si c'est bon ou mauvais. Allumez les statistiques - elles décideront. Quand personne ne sait !
C'est logique, pas d'argument là-dessus. Mais la vérité est en fait différente : I(1) est l'"intégrale" de I(0) - du processus qui est défini dès le début. Ce n'est pas I(0) qui est défini par I(1), mais vice versa.
Désolé, mais ce n'est pas tout à fait ça. Il faut partir de I(0), qui doit toujours être stationnaire et pas autre chose. Des "intégrations" successives du processus I(0) donnent lieu à différents I(n).
I(1) ne peut en aucun cas être des cotations réelles, car le processus de différences de ces cotations n'est pas stationnaire, c'est-à-dire qu'il ne peut pas être I(0). Donc, à l'origine, il (les guillemets) n'était pas I(1).
Supposons que MQ ait décidé de lancer MetaTrader 6 où, au lieu des graphiques classiques sous forme de barres et de chandeliers, nous ne disposons que d'incréments de prix. Le marché n'est toujours pas normal, mais maintenant nous utilisons et comptons sur I(0).
Les deux processus de l'image ci-dessus sont d'ordre I(0), mais le premier est une distribution normale classique et le second est un marché RTS réel et non stationnaire. Si l'image du bas n'est pas un processus d'ordre I(0), alors de quel ordre s'agit-il et comment devons-nous l'appeler ?
Personne ne veut émuler ce Granger sur l'Emculus ?
Il serait bon de savoir comment il fonctionne, pour commencer.
Quelqu'un possède-t-il le livre de Granger de 1969"Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods") ?
Et aussi, pour être honnête, je ne comprends toujours pas qui est le plus à blâmer pour le conflit israélo-polestinien ? Les Juifs ? Les Arabes ?
Il y a juste un jeu de données spécial appelé IsraelPalestineConflicte qui va avec le test, comme ceci :
Vous pouvez voir que les données sont étroitement corrélées, mais vous ne pouvez pas voir qui est à blâmer, et ce que Granger dit n'est pas clair.