標本相関がゼロでも、線形関係がないとは限らない - ページ 26

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hrenfx:

良い記事に対する 丁寧な解説をご紹介 します。

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これで、研究の前提が明確になりましたね。ペア取引の効率を上げるために、（引用したフォーラムで示唆されているように）取引可能なすべての商品を含めてみる（組み合わせに含める可能性を調査する）ことにしたということでよろしいでしょうか？

[hrenfx]

Azerus:

研究背景がよくわかりました。ペアトレードの効果を高めるために、（引用したフォーラムで示唆されているように）すべての取引商品を組み合わせてみることにしたという理解で合っていますか？

そう、私の自転車だけは、直感的に正しい方法と間違った方法を理解していたのです。数学的な基礎は、書いてからわかるようになったんです。

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hrenfx:

そう、私の自転車だけは、直感的に正しい方法と間違った方法を理解していたのです。数学的な基本は書いてから覚えました。

ここで、犬が穴の中に入っているところに来て......。

"同業 他社の株式は、この理論によれば、片方だけに直接影響しない限り、外部環境に対して等しく反応するはずである。"は引用論文の引用で、本文中で2回繰り返されています。私が強調した状態の意味を理解してもらえたでしょうか？

[hrenfx]

この記事の公開日と私のフェイクを見てください。

金融商品の間に相関関係があれば、偽物がそれを見つけて見せてくれる。また、同じ業界の企業であろうと、異なる業界の企業であろうと関係ない。

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hrenfx:

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金融商品の間に相関関係があれば、それを見つけて表示します。また、同じ業界の企業であろうと、異なる業界の企業であろうと関係ない。

日付は関係あるのか？

本質的なことです。

例えば、たくさんの人がいて、みんなが「イーグル／ライス」のコインを投げる。100回投げて、記録されたそれぞれの結果を見ると、数学的手法により、例えばTとPの間には高い相関があることが分かる。(どのような数学的手法で解析したかは論じないが、アウトプットの数値が相互関係を示しているものとする）。従って、もし関係があれば、次の結果Tに対する次の結果Pの予測に賭けても大丈夫......ということになる。PとTの結果には因果関係がないので、このような推論には欠陥があることは明らかである。つまり、相互関係や依存関係ではなく、偶然性（ここでは非数学的な用語を使用します）を語るべきなのです。そして、このことは、次の100回のショットでは、依存性の数学的な証明が全くない（その結果、賭けは絶望的に負ける）ことを意味する......。

同業 他社の株式は、この理論によれば、外部環境に対して同じように反応するはず・・・」という但し書きは、同じ反応の因果関係が1業種であること、つまり株式の評価基準として1つであることを意味しています。もし、石油会社株とカテックス会社株が同じ反応を示したとしたら、それは単なる偶然の一致に過ぎない。だから、「根拠」（＝同定された同一運動の因果関係の有無）にはこだわらないということであれば、あなたの作品は、今日あって明日ないかもしれない偶然の一致の数を示すだけでいいわけで......。なぜ？このような同一運動の相関がないため...。

[hrenfx]

Azerus:

同業 他社の株式は、この理論によれば、外部環境に対して同じように反応するはずである...」という但し書きは、同じ反応の因果関係が一業種であること、つまり一株評価基準としてという意味である。もし、石油会社の株式とカテキンの株式が同じ反応を示したとしたら、それは単なる偶然の一致に過ぎない。

偶然というのが、明日にはリンクが切れているかもしれないという意味なら、偶然ですべてを解釈できる。そして、同業他社の銘柄の連動。例えば、ユコス事件以前と事件当時のロシアの石油会社の関係くらいは見ておきましょう。

つまり、「根拠」（＝特定された同じ動きの因果関係があるかどうか）を気にしないと言うと、あなたの工作は、今日あって明日ないかもしれない偶然の一致の数・量を示すだけになってしまう...というわけです。なぜ？このような同一の動きの相関はないので...。

私たちが分析するデータは常に有限である。だから、見つかった相関関係は明日には通用しないかもしれない。そして、これが普通なのです。

もうひとつは、リンクの変化特性を推定できることです。例えば、GBPUSD、USDJPY、GBPJPYの線形関係がどのように変化するかを見てみると、どの間隔で計測しても、線形関係はどこも同じであることがわかります。

時間が経過しても安定している関係であればあるほど、信頼できる（あるいはできない）ことになります。そして、おばあさんの血圧とGBPJPYの振る舞いの間に、研究の縦断部分にわたって安定した線形関係があるのなら、その関係を利用することにしています。

100周のコインでは、何の結論も出せない。最低でも1万周はしてください。その後、Recycleを適用して、安定した接続がないことを確認します。

製品説明の中に、その性能を分析し、短い結論を出す項目があるのですが...。

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hrenfx:

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また、縦断区間において、おばあちゃんの血圧とGBPJPYの行動に安定した線形関係があれば、その関係を利用することにしています。

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なぜそんなに抽象的なのか？あなたは非常に長い歴史に素晴らしい結果を与える交差MAの最適なパラメータを見つけるためにテスターを使用することができます。プラス価格と価格からMAの間に先験的に線形関係が明らかにされる（そしてそれはそうでなければできません）、そして行く -聖杯は 準備ができている......:)。

歴史によるバナルフィッティング...。ただ、MAの代わりにあなたが提案するのは、「リサイクル」という作為的なものです（動作原理は異なりますが、コンセプトは同じです）。

[hrenfx]

それなら、勘違いしているのでは？MAに関するあなたの例。

1. 1週間のスライディングウィンドウをとってみましょう。
2. 研究期間はトータルで1年です。
3. 最初の1週間を利用して、TSのパラメータを最適化するのです。私たちは彼らを救う -V1.
4. スライディングウィンドウを1カウント分移動させる。例えば、1本の棒M5で。2週目を取得しました。
5. その上でstep3を行い、V2を 得ました。
6. そして、それは年末まで続くのです。

その結果、最適化された パラメータのN 値を得ることができました。ここで、1行目をV1、2行目をV2という ように、行列Matrixを 作成しましょう。

この行列の各列（長さN）は、最適化中の入力パラメータの1つの変化に対応する。

これらのカラムの性質を研究しています。列のメンバーが安定した挙動を示せば、すべて良し。それ以外は最悪です。

つまり、あなたの例では、すべてが最悪になるわけです。

上に示したTS安定性の特定方法は普遍的なものであるが、TSは無数に存在するため、すべてのTSに適用することはできない。

リサイクルの場合は状況が違います。金融商品の数は有限です。そのため、安定した状況を見つけることが現実的です。Recycleは安定した状況を検索するのではなく、一度にすべてのInstrumentに対してステップ1〜6を実行し、Matrixを見つけて それといくつかの特性を可視化するだけです。そして、より多くのFIを解析に与えれば与えるほど、より安定したマトリックスを得ることができるのです。

このようなマトリックスの中で安定性を探すのは、とても簡単です。

追伸：アプローチの違いを明らかにするために、二言で説明するのは無理がありますね。

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hrenfx:

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これらのコラムの性質を調べる。列のメンバーが安定した挙動を示せば、すべて良し。そうでなければ、最悪です。

だから、あなたの例のMAだと、吸い込まれそうです。

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うん、それに、おばあちゃんの血圧という条件付きの例で言えば、何もかもがチョコレートにしか見えない......:)......。

[hrenfx]

Azerus:
うん、それに、おばあちゃんの血圧という条件付きの例で言えば、何もかもがチョコレートにしか見えない......:)......。

連鎖解析で安定性が示された場合のみ。