Econometria: parliamo del bilancio della CU. - pagina 20
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Se hai un mappamondo incollato alle orecchie con le pagine delle tue formule preferite, non è una ragione per definirti una "persona con i piedi per terra".
Approccio generalmente approvato. Cosa ha fatto di male Koshi? Non può entrare nel globo? Beh, toglilo prima che diventi troppo grande.
O sono stupido io o lo sei tu.
Ancora una volta.
Sei seduto al tuo computer, molto probabilmente MS, e ti viene detto: passiamo ad apple, è un gioco bellissimo (in koshi). Non hai bisogno di Apple e soprattutto non del gioco, lo sai, non ne hai bisogno. Hai tutto e c'è un sacco di cose interessanti per cui non hai tempo. E ti viene offerto di giocare con i giocattoli.
Cosa c'è da capire?
E se siete seri, date riferimenti all'applicazione di Cauchy nel trading. Qualsiasi pensiero dovrebbe iniziare con una ricerca nella letteratura. Se lo fate, potreste ottenere una cointegrazione molto utile nella vostra mente al posto di Coshi.
Davvero esilarante. Non hai idea...Sì... I maestri del drenaggio matematico hanno messo le loro mani cattive anche sulla cointegrazione :-)
(ma... anche se trovano come fare una curva stazionaria e cointegrata da tutte le regole - ma...non c'è modo di capire cosa farne :-) come farne un TC :-)
E seriamente, date riferimenti all'applicazione di Cauchy nel trading. Ogni pensiero dovrebbe iniziare con una ricerca nella letteratura. Se lo fai, potresti avere in testa una cointegrazione molto utile invece di Cauchy.
Faa. Per favore, correggi la "c" in "h" nel tuo post. Perché voglio metterlo negli annali e i lettori penseranno che sto comprando un semplice refuso.
// Anche se è divertente di per sé - Freud piange.
Faa. Per favore, correggi la "c" nel tuo post con una "z". Perché voglio mettere questo negli annali, e i lettori penseranno che sto comprando un semplice refuso.
// Anche se è divertente di per sé - Freud piange.
Non è un refuso - fa parte del manuale di dissertazione. Il primo capitolo è una panoramica della letteratura.
Questo non è un refuso - fa parte delle linee guida della tesi. Il primo capitolo è la rassegna della letteratura.
Ah, merda. Questo è ancora più divertente. Inviato.
Buon per te.
Il concetto di correlazione è trattato in dettaglio nell'analisi di correlazione, nell'analisi di regressione, e poiché queste sono cose molto vicine, a volte si chiama analisi di regressione-correlazione. Questi sono i libri di testo. È masticato, anche in questo thread Avals ha fatto commenti su di esso. La cosa principale è non toglierlo dagli annali.
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Un eschimese entra in un istituto letterario. Gli chiedono: hai letto Pushkin? - No. Hai letto Gogol? - No, ma hai letto Tolstoj? - Al che il Chukcha risponde: Il Chukcha è uno scrittore, non un lettore.
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Congratulazioni a tutti gli scrittori a nome dei lettori. Forza ragazzi, saliamo sulle nostre moto, l'importante è pedalare a testa alta, così sarà più divertente.
Congratulazioni a tutti gli scrittori a nome dei lettori. Forza ragazzi, salite sulle vostre moto, l'importante è pedalare a testa alta così è più divertente.
Ok, grazie.
Buona fortuna per la tua tesi.
Capisco quando Avals si blocca, ma non posso spiegare tutto a tutti - prendi lo stesso Expert Advisor, eseguilo sulla stessa storia ma con un lotto più piccolo e ottieni un aumento di capitale di circa il 2% su tutto il periodo e ottieni un RANGE EQUITY STATIONARY!
In breve, un'alfabetizzazione.
La stazionarietà è (tra le altre cose) l'invarianza della distribuzione di una variabile casuale (ad esempio MO) nel tempo. In generale, per ogni momento del tempo il MO è diverso, ma se tutti i valori in ogni momento coincidono, allora la serie è stazionaria (sia così, ho volutamente semplificato omettendo i momenti superiori). È definito da MO in ogni momento non facendo la media sulla realizzazione data (sull'intervallo di tempo da 0 a T), ma facendo la media sull'insieme di tutte le possibili realizzazioni - fino a quando non dimostriamo che il processo è ergodico, cosa che non dimostreremo, perché, per esempio, un processo non stazionario non può essere affatto ergodico - ed è la (non)stazionarietà che stiamo cercando di scoprire.
Qui abbiamo due serie. La prima, quella iniziale, è il capitale stesso, sia E. È la somma cumulativa delle altre serie, la sequenza dei guadagni giornalieri P. Di conseguenza, la seconda serie è la prima differenza della prima serie. La serie P è stazionaria perché i guadagni giornalieri sono costanti in media, cioè l'aspettativa di guadagno domani è sempre la stessa per noi, siano 10 rubli.
Passiamo ora alla serie E. Supponiamo di avere 100 rubli sul nostro conto. Qual è l'aspettativa del valore di E domani? Esatto, 100+10=110 rubli, dato che il patrimonio netto aumenta di questo importo in media ogni giorno. In altre parole, l'aspettativa di capitale per il TS aumenta di RUB 10 al giorno, cioè non è costante nel tempo e la serie non è stazionaria. In econometria, o in generale nella statistica applicata, tali serie sono chiamate serie temporali integrate di ordine 1 e sono indicate con I(1).
Spero di essere stato chiaro.
In breve, un libretto.
La stazionarietà è (tra le altre cose) l'invarianza degli indicatori di distribuzione di una variabile casuale (ad esempio MO) nel tempo. In generale, per ogni istante di tempo il MO è diverso, ma se tutti i valori in ogni istante di tempo coincidono, allora la serie è stazionaria (sia così, ho volutamente semplificato omettendo i momenti superiori). È definito da MO in ogni momento non facendo la media sulla realizzazione data (sull'intervallo di tempo da 0 a T), ma facendo la media sull'insieme di tutte le possibili realizzazioni - fino a quando non dimostriamo che il processo è ergodico, cosa che non dimostreremo, perché, per esempio, un processo non stazionario non può essere affatto ergodico - ed è la (non)stazionarietà che stiamo cercando di scoprire.
Qui abbiamo due serie. La prima, quella iniziale, è il capitale stesso, sia E. È la somma cumulativa delle altre serie, la sequenza dei guadagni giornalieri P. Di conseguenza, la seconda serie è la prima differenza della prima serie. La serie P è stazionaria perché le entrate giornaliere sono costanti in media, cioè l'aspettativa di entrate domani è sempre la stessa per noi, sia 10 rubli.
Passiamo ora alla serie E. Supponiamo di avere 100 rubli sul nostro conto. Qual è l'aspettativa del valore di E domani? Esatto, 100+10=110 rubli, dato che il patrimonio netto aumenta di questo importo in media ogni giorno. In altre parole, l'aspettativa di capitale per il TS aumenta di RUB 10 al giorno, cioè non è costante nel tempo e la serie non è stazionaria. In econometria e in generale nella statistica applicata, tali serie sono chiamate serie temporali integrate di ordine 1 e sono indicate con I(1).
Spero di essere stato chiaro.
Perché così tante lettere?
1. Nessuno tocca l'ergodicità. E non c'è bisogno di toccarlo - così ora tutto entra in tali picchetti....
2. stazionarietà significa costanza del MO
3. In pratica, i valori del MO non possono coincidere - questa non è una favola, ma la vita reale. Quindi per la stazionarietà è sufficiente cambiare il MO entro certi limiti
4. "facendo la media su un insieme di tutte le possibili realizzazioni" - ho scritto sopra.... Beh, non si può "sillabare" senza leggere esattamente ciò che si "sillaba". Non ci sono implementazioni - c'è solo un'implementazione. Concentratevi su un esempio - UN'implementazione. UNO.
5. Ancora una volta spiego cosa fare in questo caso - tagliare una riga, confrontare i MO se non sono diversi entro il 3 - 5% stazionario.
6. la prima differenza - non ne ho bisogno. Forse qualcuno ne ha bisogno, ma non io. Forse non ne ho bisogno. O forse ne ho bisogno - forse, ma non per questo esempio.
Abbiamo lavorato vigorosamente le nostre mascelle, ma perché?