Oublier les citations aléatoires - page 63
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D'où vient le chiffre de 903,50 ? C'est le fichier que vous regardez ? Le premier chiffre est 325,25 :
1 2 3 4 5 6 7
1992.11.01,00:00,355.75,364.00,352.75,359.25,1901
Sinon, oui, les heures et les minutes sont des colonnes différentes, toutes les colonnes sont séparées par des virgules (exportation standard de MT4).
Dans le second fichier, la colonne 16 doit correspondre à la position des opérateurs nets : Opérateurs nets.
Une donnée pour mardi, et l'autre pour dimanche... 2012.07.15 correspond à 2012.07.17 ou correspond-il à 2012.07.22 ?
Certaines données pour le mardi et d'autres pour le dimanche... Le 15 juillet 2012 correspond-il au 17 juillet 2012 ou au 22 juillet 2012 ?
Les données sont enregistrées pour le mardi, mais ne sont publiées (mises à notre disposition) que le vendredi soir. Par conséquent, afin de ne pas tomber dans le piège de l'auto-tromperie, il est nécessaire de procéder à un décalage d'une semaine. C'est-à-dire qu'il est encore mieux d'utiliser le prix d'ouverture de la semaine suivante:
1992.11.01,00:00,355.75,364.00,352.75,359.25,1901
Je n'ai aucune idée de la raison pour laquelle 1992.11.01 est dimanche, ce devrait être 1992.11.02. Ce sont les seules citations que j'ai. Mais ce n'est pas le sujet. Si le prix d'ouverture était le dimanche ou comme il devrait l'être le lundi, alors nous utilisons les données COT du mardi précédent, c'est-à-dire que pour 1992.11.01 nous devrions utiliser les données COT de 1992.10.27.
Oui, quelques autres commentaires.
Il est d'usage de considérer le prix, et donc les indicateurs, par rapport au temps. Mais qui a dit que c'était la seule méthodologie correcte ?
Il est connu que les positions des opérateurs dépendent du prix (plus le prix est élevé - plus leur couverture nette est élevée). Mais qu'est-ce que le temps a à voir avec ça ? Il ne serait donc pas mauvais de tracer un diagramme ponctuel de dépendance entre le prix et les positions des opérateurs. Il me semble qu'il sera plus ou moins similaire au linéaire, et il est possible d'appliquer le test de Granger.
Les résultats sont les suivants.
Synchronisation des dates. Dans Zw, j'ai dû insérer 6 naludes vides pour les aligner. Puis interpoler linéairement les valeurs NA obtenues.
J'ai obtenu les données suivantes.
Net
2000.01.04 -4479 2000.01.09 265,5
2000.01.11 -15963 2000.01.16 264.25
2000.01.18 -22316 2000.01.23 259.75
2000.01.25 -26656 2000.01.30 257
2000.02.01 -19041 2000.02.06 269,5
2000.02.08 -19564 2000.02.13 265
/
/
/ fin
648 2012.05.29 11227 2012.06.03 629,25
649 2012.06.05 34075 2012.06.10 612,25
650 2012.06.12 36996 2012.06.17 673
651 2012.06.19 34250 2012.06.24 741,75
652 2012.06.26 -4088 2012.07.01 790.25
653 2012.07.03 -13515 2012.07.08 834
654 2012.07.10 -23508 2012.07.15 944,75
655 2012.07.17 -38701 2012.07.22 903
Test causal sur l'ensemble de l'échantillon de 655 observations avec un décalage de 2 lags et 10 lags (le résultat est le même)
Tests de causalité de Granger par paires
Date : 08/03/12 Heure : 15:21
Echantillon : 1 655
Retards : 10
Hypothèse nulle : .............................................................................Obs F-Statistique Prob.
NET_OPERATORS pas de raison de Granger pour SER06_INTERPOLATE 645 2.66043 0.0035
SER06_INTERPOLATE n'est pas une raison de Grangerpour NET_OPERATORS 20.9059 1.E-33
.
l'idée de tester la causalité sur l'ensemble de l'échantillon n'est pas correcte.
Prenez les 30 premières observations :
Tests de causalité de Granger par paires
Date : 08/03/12 Heure : 15:44
Echantillon : 1 30
Retards : 2
Hypothèse nulle : Obs F-Statistique Prob.
SER06_INTERPOLATE ne cause pas de manière directe NET_OPERATORS 28 10.8494 0.0005
NET_OPERATORS ne cause pas Granger SER06_INTERPOLATE 0.39443 0.6785
L'image est différente. La deuxième ligne ressemble à ceci
Nous rejetons avec une probabilité de 67% l'hypothèse que NET_OPERATORS n'est pas une cause de Granger pour SER06_INTERPOLATE.
Inversement, nous ne pouvons pas rejeter l'hypothèse que NET_OPERATORS n'est pas une cause !
Oui, quelques autres commentaires.
Il est d'usage de considérer le prix, et donc les indicateurs, par rapport au temps. Mais qui a dit que c'était la seule méthodologie correcte ?
Il est connu que les positions des opérateurs dépendent du prix (plus le prix est élevé - plus leur couverture nette est élevée). Mais qu'est-ce que le temps a à voir avec ça ? Il ne serait donc pas mauvais de tracer un diagramme ponctuel de dépendance entre le prix et les positions des opérateurs. Il me semble qu'il sera plus ou moins similaire au graphique linéaire, et qu'il pourra appliquer le test de Granger.
Les observations sont liées au temps. Nous ne savons pas ce qui se passe entre les observations. Nous devons interpoler, ce qui peut être soit une tâche très simple (faite ci-dessus), soit une tâche très compliquée, comme vous le suggérez.
Je pense qu'il faut chercher la taille de la fenêtre sur laquelle on peut déterminer la causalité et travailler avec cela, la taille de la fenêtre trouvée. Je réfute catégoriquement l'affirmation selon laquelle plus l'échantillon est grand, mieux c'est. C'est ce qu'affirment des personnes qui ne sont pas allées plus loin que le théorème. Nous nous intéressons à la tendance qui nous précède de quelques pas. Nous sommes intéressés par les fluctuations du marché sur lesquelles on peut gagner ou perdre. Et l'absence moyenne de causalité entre les variables sur 12 ans ne dit rien. 30 semaines, c'est six mois. Et la question devrait être posée de la manière suivante : ces 30 semaines sont-elles suffisantes pour prévoir quelques semaines à l'avance ?
Les résultats sont les suivants.
Nous rejetons avec une probabilité de 67% l'hypothèse que NET_OPERATORS n'est pas une cause de Granger pour SER06_INTERPOLATE.
Inversement, on ne peut pas rejeter l'hypothèse qu'elle n'est pas une cause !
Alors, c'est une cause oui ou une cause non ?
! (Net_Operators != Ser06_Interpolar) = true ;
I.e. Net Operators est très probablement la cause de Ser06_Interpolate ?
Oh je vois, pour les 30 premiers lags, oui, les opérateurs en sont la cause. Pour l'ensemble de l'échantillon, non, les opérateurs ne sont pas la cause. Ce n'est pas du tout un résultat important. Il faut quand même une confirmation pour l'ensemble de l'histoire, sinon, logiquement, c'est la cause ou non. Et parfois , ce n'est pas le cas - c'est toujours le même 50/50.
Les incréments ou les moments sont-ils comparés ?
Alors, c'est oui un oui, ou oui un non ?
! (Net_Operators != Ser06_Interpolar) = true ;
En d'autres termes, est-il plus probable que Net Operators soit la cause de Ser06_Interpolate ?
C'est ça le problème, non seulement il y a beaucoup de nuances de gris, mais le monde est aussi coloré en plus de tout le reste !
C'est juste une révélation. Et ce qu'il faut faire est une autre question.
Oh je vois, pour les 30 premiers lags, oui, les opérateurs en sont la cause. Pour l'ensemble de l'échantillon, non, les opérateurs ne sont pas la cause. Ce n'est pas du tout un résultat important. Il faut quand même une confirmation pour l'ensemble de l'histoire, sinon, logiquement, c'est la cause ou non. Et parfois , ce n'est pas le cas - c'est toujours le même 50/50.
Les incréments ou les moments sont-ils comparés ?
Vous obtenez une image très intéressante si vous faites passer une fenêtre le long de l'échantillon. C'est bien si la valeur de causalité calculée ne change pas, mais il est fort probable qu'elle change !
J'ai vu cela pour la première fois sur les coefficients d'une moyenne mobile pondérée - j'étais tout simplement horrifié. Tu ne peux pas travailler avec n'importe quoi en TA. On ne peut pas faire confiance à tout ce que j'ai reçu du testeur, etc.