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 49

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C-4:


一般的には、そうですね、そんな感じです。しかし、唯一の例外は、先験的にそのような関係があるという仮定を使うのではなく、その関係を決定 することができる方法が必要 だということです。例えば、wikipediaで回帰分析の記事を読みました。

なるほど、同じ回帰分析の前に、関係を特定する必要があるわけですね。しかし、それをどのように見極めるのか。回帰分析は結果論なので無理、相関関係もQC自体が因果関係を語らないので無理、相互相関は？- の方がいいような気がしますが、私の知識はここまでです...。

大したことはない。現代の「相関トレーダー」--そういう書き込みもあるので、そう呼ばれている--は、「あらゆるものが関連している」という「帰無仮説」から出発し、列挙によって、あらゆるものの--あらゆるものに対する--その関連の強さを計算するのである。

ここで、アーカイブで見つけたのですが、guardian.co.ukに金融業者に関するブログがあります。そして、そこには大手銀行やヘッジファンドのトレーダーの実際の仕事について、素晴らしい記事が掲載されています。トレーダーは、最大2週間も相関関係を探って、数学の研究室ですべてをチェックし、上司にプレゼンして、銀行は1億円程度のヘッジポジションを開く。

http://www.guardian.co.uk/commentisfree/joris-luyendijk-banking-blog/2012/apr/02/quantatitive-prop-trader-voices-of-finance

ブログにはプロトレーダーにとって興味深い内容がたくさんあります。

 
anonymous:

最もよく知られた方法は、グレンジャー因果性検定である。また、伝達エントロピーを見ることができる

また、これらのテストはどのR-packageで参照することができますか？
 
C-4:
また、これらのテストに関するドキュメントはどこにあり、どのR-packageにこれらのテストがあるのでしょうか？


library(MSBVAR); ?granger.test

転送エントロピーの パッケージはありませんが、自分で問い合わせるのは難しくないでしょう。

 
このグレンジャーをエムクールに書いてくれる人はいないのでしょうか？
 
GaryKa: 訪問者の皆様、価格時系列（FX）のデータで、定常性、分布、エルゴード性、相関など、統計的なことを結論づけるときに、どのようなデータを使って いますか？屁理屈抜きの質問です。ただ、天文学的な時間によって定量化されたベストバンド測定の一つをしばしば取る？しかし、それは ...なんというかは受け入れられない。実際の取引量を考慮した「リアル」な取引による価格の読み取りのシーケンスを分析することは理にかなっている。分析のためのデータを準備する、それがポイントなのかもしれません。

教科書に載っている定義を読めば、だいたいのことはわかる。bid/ask/midpriceのどれを使っても全く変わりません。数値的な特徴は若干異なるかもしれませんが、定常性に関する結論は同じになります。

この質問はやや幅広く、いくつかのサブクエスチョンを含んでいます。


  • (1)実際の取引では、価格はどのように読み取るのでしょうか。

bidとaskはあくまでベストオファーであり、、、。で、何。実際の取引がないのに、変更できるのか？はい、できます。トレードがあっても変わらないのか？はい、絶対です（一部実行済み）。ミッドプライス!スプレッドが数倍になる時期は、仲値やベストバンドはどうなのか？

  • (2)リアルトレードの出来高の読み方は？
以下はその例で、またしても作為的なものです（画像は枝の最初の投稿から 引用しています）。


相関が有意な部分にトレード全体が集中しているが、レンジ全体では相関はゼロである。
1ロットの取引と100ロットの取引は等価でないことは明らかです。また、このようなミクロ取引の価格データは、選択性の算出に大きく寄与している。実際のボリュームを知ることで、より適切な「加重平均」を行うことができるのです。
  • (3) データを量子化する方法
キャンドルの違いを最初に挙げると、HP BPではありません。また、あるキャンドルがX回、他のキャンドルが100回取引され、すべて異なるボリュームで取引されている場合、なぜそれが正規分布でなければならないのでしょうか。ダニの歴史を掘り下げる、レベルⅡの歴史？深くなればなるほど、ブローカーによって違いが出てきます。
 
C-4: I(0)は単純にI(1)の最初の差分である。

それは論理的であり、議論の余地はない。しかし、実は真実は違う。I(1)はI(0)の「積分」であり、最初から定義されているプロセスからのものである。I(1)を通して定義されるのはI(0)ではなく、その逆なのだ。

I(1)の特性は、SBでも、非正規分布を持つ実際の市場でも、リスボンの気温の動きでも、何でもいいんです。

申し訳ないが、それはちょっと違う。常に静止しているべきI(0)からスタートしなければならず、それ以外のものはありません。I(0)プロセスの連続的な「積分」によって、異なるI(n)が得られる。

I(1)は実際の相場ではありえない。なぜなら、これらの相場の差のプロセスは定常的ではないので、つまりI(0)ではありえないからである。だから、もともとそれ（引用文）はI(1)ではないのです。

 

ホラーです。

失礼ながら、本質が説明可能で記述可能なプロセスに、なぜ統計学を適用しなければならないのか、私には理解できない。

ここで、私はあるものを開発しました。いいのか悪いのか、誰にもわからない。統計をオンにする - それが決定する。誰も知らない時に!

 
hMathemat:

それは論理的であり、議論の余地はない。I(1)はI(0)の「積分」であり、最初から定義されているプロセスのものであるのだ。I(1)を通して定義されるのはI(0)ではなく、その逆なのだ。

申し訳ないが、それはちょっと違う。常に静止していなければならないI(0)からスタートしなければならず、それ以外のものはない。I(0)のプロセスを連続的に「積分」すると、異なるI(n)になる。

I(1)は実際の相場ではありえない。なぜなら、これらの相場の差のプロセスは定常的ではないので、つまりI(0)ではありえないからである。だから、もともとそれ（引用文）はI(1)ではないのです。

MQがMetaTrader 6のリリースを決定し、バーやローソク足といったクラシックなチャートの代わりに、価格の増分だけを提供することになったとします。相場はまだ正常ではありませんが、今はI(0)を使い、頼りにしています。

上の画像の過程はどちらもI(0)のオーダーですが、前者は古典的な正規分布で、後者は現実の非定常なRTS市場です。下の絵がI(0)次数のプロセスでないとしたら、それは何次数のプロセスで、何と呼べばいいのでしょうか？

 
Integer:
エムキュラスでこのグレンジャーをエミュレートしてくれる人はいないのでしょうか？

まずは、その仕組みがわかるといいですね。

グレンジャーが1969年に出版した"Investigating Causal Relations by Econometric Models and Cross-Spectral Methods"をお持ちの方はいらっしゃいませんか？)

それと、正直なところ、イスラエルとポーランドの紛争は誰が悪いのか、いまだによくわからないんです。ユダヤ人？アラブ人？

IsraelPalestineConflicteという特別なデータセットがあり、このようなテストに使用されました。

データに強い相関があることはわかりますが、誰が悪いのかがわからず、Grangerが何を言っているのかよくわかりません。

 
C-4: 下の絵がオーダーI(0)プロセスでないとすると、どのようなオーダーで、どのように呼ぶのでしょうか？
わからない、確認しなければならない。ここでは、faaが 一方向のルーツをチェックするようにします。
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