Econometria: perché la cointegrazione è necessaria - pagina 26
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(a) La statistica t presuppone che i dati abbiano una distribuzione normale ed è solo per tali dati, altrimenti distorce il risultato.
b) qual è la nuova direzione nel matstat per dividere il 100% per il valore del criterio t, per favore illuminate
a) in realtà la statistica z
b) è per i semi, per stimare rapidamente l'errore in percentuale.
Ma non è questo il problema.
Il problema è alla radice. Tutto quello che ho letto, costruito io stesso dice che la sua prevedibilità non deriva dai requisiti di "corretto". Questo è quello a cui continuo a tornare. Cointegrazione attratta dal fatto che gli input sono in una serie stazionaria. Ma la questione della prevedibilità rimane.
a) è in realtà una statistica z
Quindi si assume la normalità asintotica invece di quella di Student, che è anche lontana dalla certezza.
b) è per il seme di stimare rapidamente l'errore in percentuale
Ma non è questo il problema.
Il problema è alla radice. Tutto quello che ho letto, costruito io stesso dice che i requisiti per "corretto" non derivano dalla sua prevedibilità. Questo è quello a cui continuo a tornare. Cointegrazione attratta dal fatto che gli input sono in una serie stazionaria. Ma la questione della prevedibilità rimane.
si assume che sia asintoticamente normale invece di quella di Student, che è anche molto lontana dalla certezza.
E soprattutto la questione della prevedibilità della cointegrazione stessa. È su questo che suggerisco di lavorare.È su questo che suggerisco di lavorare.
Ecco i risultati. Ha preso le barre H1 6736. Le immagini mostrano le prime 500 barre. La finestra di 118 barre (settimana). Spostamento di una barra.
Regressione di cointegrazione
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
Differenza tra coppie
ingresso - attraversamento dal basso verso l'alto
uscita - attraversamento dello zero
Le voci dall'alto non sono considerate - si ottengono disegni troppo complicati.
In questo settore abbiamo accordi
si occupa di pip
Sono molto curioso del comportamento del coefficiente с(i) nella regressione di cointegrazione
Vorrei la vostra opinione.
Regressione di cointegrazione
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
Lei ha citato molte volte le varie equazioni che usa per stimare la cointegrazione. Mi sembra di aver perso il punto quando hai giustificato il motivo per cui includi una componente di tendenza deterministica nella regressione. Potrebbe spiegarlo di nuovo?
Per quanto ne so, la componente deterministica dovrebbe essere inclusa solo quando i regressori contengono tale componente. In questo caso potete usare correttamente i valori critici della statistica t, per esempio, dalle tabelle di MacKinnon. Dubito fortemente che ci sia una tendenza lineare deterministica in eurusd, gbpusd o qualche combinazione lineare di essi.
Come sappiamo, quando la cointegrazione ha realmente luogo - le stime dei coefficienti di regressione (modelli a lungo termine) hanno la proprietà della supercostanza. Seguendo i vostri risultati, la cointegrazione di eurusd e gbpusd è presente. Procedendo da queste due proposizioni ti suggerisco di valutare i rapporti di regressione che hai presentato (necessariamente con gli stessi predittori) su due aree di dati non sovrapposte, e poi assicurarti per mezzo della disuguaglianza di Chebyshev che le stime del rapporto C(3) su queste aree di dati differiscano in modo statisticamente insignificante. Se questo è il caso, non dovremmo cercare di scambiare la media dei residui della regressione, ma la componente deterministica del trend. Se le stime di C(3) saranno significativamente diverse - consiglierei di rivedere la struttura della regressione da stimare.
Per quanto ne so, la componente deterministica dovrebbe essere inclusa solo se i regressori contengono tale componente. In questo caso i valori critici della t-statistica possono essere usati correttamente, per esempio, dalle tabelle di MacKinnon. Dubito fortemente che ci sia una tendenza lineare deterministica in eurusd, gbpusd o qualche combinazione lineare di essi.
Come sappiamo, quando la cointegrazione ha realmente luogo - le stime dei coefficienti di regressione (modelli a lungo termine) hanno la proprietà della supercostanza. Seguendo i vostri risultati, la cointegrazione di eurusd e gbpusd è presente. Procedendo da queste due proposizioni ti suggerisco di valutare i rapporti di regressione (necessariamente con gli stessi predittori) che hai presentato in due aree di dati non sovrapposte, e poi assicurarti per mezzo della disuguaglianza di Chebyshev che le stime del rapporto C(3) in queste aree di dati differiscano in modo statisticamente insignificante. Se questo è il caso, non dovremmo cercare di scambiare la media dei residui della regressione, ma la componente deterministica del trend. Se le stime dei coefficienti C(3) sono significativamente diverse - suggerirei di rivedere la struttura della regressione stimata.
Lei ha citato molte volte le diverse equazioni che usa per stimare la cointegrazione. Mi sembra di aver perso il punto quando hai giustificato il motivo per cui includi una componente di tendenza deterministica nella regressione. Potrebbe spiegarlo di nuovo?
Questo è il punto, non posso rivendicare nulla.
Per quanto mi riguarda, paragonare le due diverse trame del passato non serve a niente. Commercio reale - sposta una barra in avanti e questo nuovo grafico che differisce di una barra darà nuovi coefficienti. I valori dei coefficienti с(1) e с(2) sono mostrati sopra - cambiano continuamente e considerevolmente. Ecco i valori del coefficiente c(3)
Ecco la stima dell'equazione di cointegrazione (non la regressione):
Variabile dipendente: EURUSD
Metodo: Dynamic Least Squares (DOLS)
Data: 04/28/12 Ora: 14:49
Campione: 118 6736
Osservazioni incluse: 6619
Deterministica dell'equazione di cointegrazione: C @TREND
Specifica automatica di lead e lag (lead=34 e lag=34 in base all'AIC
criterio, max=34)
Stima della varianza di lungo periodo ( kernel Bartlett, larghezza di banda fissa Newey-West =
11.0000)
Nessun aggiustamento d.f. per errori standard e covarianza
Variabile Coefficiente Std. Errore t-Statistica Prob.
GBPUSD 1,477877 0,039584 37,33545 0,0000
C -0,983188 0,064891 -15,15143 0,0000
@TREND 9.03E-07 6.68E-07 1.352241 0.1763
La statistica t e la sua probabilità corrispondente dicono che la tendenza dell'intero campione (118-6736 barre) può essere trascurata. Questo non è sorprendente, perché molto probabilmente non ci sono tendenze in grandi campioni.
Prendiamo un campione di dimensioni della finestra = 118 barre. L'immagine è diversa.
Variabile dipendente: EURUSD
Metodo: Dynamic Least Squares (DOLS)
Data: 04/28/12 Ora: 15:00
Campione: 118 236
Osservazioni incluse: 119
Deterministica dell'equazione di cointegrazione: C @TREND
Specificazione automatica di lead e lag (lead=1 e lag=0 in base all'AIC
criterio, max=12)
Stima della varianza di lungo periodo (kernel Bartlett, larghezza di banda fissa Newey-West =
5.0000)
Nessun aggiustamento d.f. per errori standard e covarianza
Variabile Coefficiente Std. Errore t-Statistica Prob.
GBPUSD 0,410017 0,131928 3,107892 0,0024
C 0.652893 0.209209 3.120769 0.0023
@TREND 0.000202 1.90E-05 10.59269 0.0000
Sembra esserci una tendenza, ma i valori t-Statistic sono troppo bassi , il che suggerisce un enorme errore nel coefficiente stimato.
Da questo si conclude che il detrending dovrebbe essere sempre fatto. Ma non è una tendenza lineare. Ho alcune limitazioni sull'equazione della tendenza. Si potrebbe usare un filtro Hodrick-Prescott, per esempio.
Ecco il risultato dell'inclusione di due tendenze deterministiche
Variabile dipendente: EURUSD
Metodo: Dynamic Least Squares (DOLS)
Data: 28/04/12 Ora: 15:06
Campione: 118.236
Osservazioni incluse: 119
Deterministica dell'equazione di cointegrazione: HP_EUR HP_GBP
Specificazione automatica di lead e lag (lead=0 e lag=0 in base all'AIC
criterio, max=12)
Stima della varianza di lungo periodo (kernel Bartlett, larghezza di banda fissa Newey-West =
5.0000)
Nessun aggiustamento d.f. per errori standard e covarianza
Variabile Coefficiente Std. Errore t-Statistica Prob.
GBPUSD 0,604971 0,094954 6,371191 0,0000
HP_EUR 1,002990 0,028777 34,85379 0,0000
HP_GBP -0.607497 0.096679 -6.283619 0.0000
Molto più decente del caso precedente. La cosa principale è che questa cosa è più stabile quando è spostata di una barra.
L'ho fatto. Quasi.
Pair trading. Lotto fisso=1. 1036 barre su H1.
Grafici delle citazioni
Equilibrio senza spread.
Sinistra - incremento, cioè 0,8 = 8000 pips
Grafico dei risultati commerciali
Statistiche totali per due coppie di valute:
fattore di profitto
[1] 6.210877
> profitto.più
[1] 1,1192 = * 10000 = 11192 pips
> profitto.meno
[1] 0,1802 = *10000 = 1802 pips
> sd(profitto) - sko
[1] 0,001738898 * 10000 = 17 pips
> sommario(profitto)
Min. ......1st Qu.... Mediana Media ....... 3a Qu. Max.
-0.0047000 0.0000000 0.0006000 0.0009064 0.0015000 0.0192000
Dall'ultima linea: massimo drawdown in pip = 47 pip. Massimo trade redditizio = 192 pips.
Le biblioteche sono state utilizzate per costruire il sistema di trading:
libreria(mFilter)
libreria(tsDyn)
libreria(lmtest)
libreria(fUnitRoots)
libreria(zoo)
Spostato qui.
Ecco un'altra sezione, il numero di barre è 2,5 volte superiore su H1
Le ultime 1000 battute del bilancio
E questa è la statistica finale.
> fattore di profitto
[1] 6.843426
> profitto.più
[1] 2.8366
> profitto.meno
[1] 0.4145
> sd(profitto)
[1] 0.001760334
> sommario(profitto)
Min. 1a Qu. Mediana Media 3a Qu. Max.
-0.004000 0.000100 0.000700 0.001054 0.001700 0.017300
Si prega di notare che il fattore di profitto e il drawdown non sono cambiati molto.
In attesa di risultati specifici da confrontare con (18).