Я сижу внутри EViews м доверяю этому инструменту, а не собственному пониманию терминов. Это дает мне возможность использовать готовый продукт вместо чтения безумного кол-ва книг, зачастую сомнительного содержания. Причем в конечном итоге у меня все стыкуется и всегда хватает инструментов много кратно проверенной работоспособности.
「信じる-信じない」--これは宗教の分野であり、神学（ギリシャ語のtheologia、theos-神とlogos-言葉、教義に由来）の研究対象である--すなわち神の科学:)))))))))))))))))))である。
;)))) なんて曲がった共積分経済学の道を歩んできたんだ!!!!
言いたいことはわかります。
しかし、私は静的 裁定を信じません。
デルタが小さすぎることが上記で示されています。だから、信仰の問題ではなく、具体的な計算が必要なのです。一般的には、同じ方向に進むもの同士のミスマッチを探すという発想に瑕疵があります。異なる方向に進んだときのミスマッチを探すべきでしょう。
ポートフォリオについて書かれた匿名希望さんの意見に傾いています。そこでは、効率的なポートフォリオのより広範な考え方の一部として、おそらく共和分も有用であろう。
投機家にとって、共和分（cointegration）の有用性は、私にはよくわかりません。まあ、テストを正当化するためは別ですが。新しいものだが、今のところ有用性を示す根拠は非常に弱い。
しかし、その構築性はどこにあるのでしょうか。
いい質問ですね。でも、客観性を保つためには、ときどき自分自身にその質問を投げかけるべきでしょう。
それでも、最初のページに概説されているあなたのモデルは、とても実行可能なものではないことは確かですし。
...は、この回帰を予測に使っても心配ない、定常残差を持っている、と言っています。
私があなたなら、ちょっと心配になりますね。いろいろな兆候から、「潰した」だけで、まだ予測値はあまりないのでは？
あなたは質問に答えていない - あなたの静止画は何ですか？
であり、まだあまり予測的な価値はない。
予後を左右するものではありません。
あなたは質問に答えていない-あなたの定常性は何ですか？
平均と自己共分散が時間に依存しない場合、系列は定常である。
これまでまとめて、裁定取引に共同整合性が使われていることがわかりましたが、デルタが小さすぎるため、裁定取引に使うには疑問があります。
さらに興味深いのは、商がTCからの残高と共集合していれば検定を 信頼 でき、共集合していなければ信頼できないという仮定 である。仮説検証の ための分析に必要な初期データを集合体に求めたところ、そのような情報をくれたのはタラだけでした。その結果を掲載しました。チャンピオンシップの情報はたくさんあるのですが、コピーすることができず、誰も手伝ってくれませんでした。
であり、まだあまり予測的な価値はない。
予測の目的が定まっていない
フォーキャストであれば、フォーキャストという解釈で、明らかにそのような目的が設定されているのです。もうひとつは、出来上がったカーブをどうするかということをまだ理解していないということですが、これはシステムとは全く別の部分、設定になります。
平均と自己共分散が時間に対して独立であれば、系列は定常である。
厳密には違うが、理論的に考えれば、そうではない。定常性は広義と狭義に解釈される。平均」ではなく、分布とACFが定常である場合。狭義には、このような分布があり、この分布のパラメータ（平均だけでなく、存在しない場合もある）が全過程で変わらないことを証明しなければなりません。ACFが全く静止していないのは確実で、つまり、アトラクラベ全体が機能しない、つまり、予測はおろか、使用すらまともにできないことが保証されているのです。
これまでまとめて、裁定取引にコインテグレーションが使われていることがわかりましたが、デルタが低すぎるので、裁定取引に使うには疑問があると計算しています。
ああ、それはみんなの信仰の選択です :o)
より興味深いのは、 、商がTCからの残高と共集合していれば、 テストを 信頼 でき、共集合していなければ信頼 できないという仮定 です。私は、仮説検証のための分析に必要な初期データを集合的に求めたのですが、そのような情報を与えてくれたのはタラだけでした。その結果を掲載しました。チャンピオンシップの情報はたくさんあるのですが、コピーすることができず、誰もそれを することを助けてくれませんでした。
このフォーラムでは、同僚HideYourRichessが ある私は時々彼と口論が、それぞれ、この理解に異なる方法が来た（私はフラクタル解析を使用）、 "合意 "の場所があります。つまり、バランス曲線が正しいかどうかのテストは非常に簡単で、この曲線が「拡散」しておらず、「直線性」（引用者注：解読が必要）が高いほど、信頼できる結果となり、それは信用できるのです。そして、この曲線のフラクタルパラメーターは、ある範囲に収まっているはずだということがわかりました。フラクタル解析から類推することもできます。 音や音楽は単純に好き嫌いで分類されることが多く、ブルースやジャズなどはあまり重要ではありません。つまり、「好き」には「フラクタル境界」があることがわかり、その範囲に入った音が「好き」になっていく。漠然とした説明になってしまったかもしれませんが、そういう問題ではありません。
そして、要するに、あなたのTCのタスクは、完全にカーブした商を、正の係数を持つ好ましくは直線に変換することです（そしてそれは、avtomat さんが「スケッチ」で伝えようとしていることだと思われます）。そして、ここで、TCとコチルの共和分というのが、よくわからないのです。さて、3つ目のカーブを得ることで、バランスカーブとコチルを共変させたいとします。そんなことして何になるんだ？
フォーキャストであれば、フォーキャストの解釈において、明らかにそのような目的が設定されています。もうひとつは、出来上がったカーブをどうするかということをまだ理解していないということですが、これはシステムとは全く別の部分、設定になります。
厳密ではないにせよ、理論的に捉えていればそうでもない。定常性は広義と狭義に解釈される。平均」ではなく、分布とACFが定常である場合。狭義には、このような分布があり、この分布のパラメータ（平均だけでなく、存在しない場合もある）が全過程で変わらないことを証明しなければなりません。ACFが全く静止していないのは確実で、つまり、アトラクラベ全体が機能しない、つまり、使うどころか、予測すら正しくできないことが保証されているのです。
ああ、それはみんなの信仰の選択です :o)
私はこのフォーラムで同僚HideYourRichessを持って、私は時々彼と口論するが、「同意」の場所は、それぞれ、この理解への異なる方法（私はフラクタル解析を使用していました）。つまり、バランス曲線が正しいかどうかのテストは非常に簡単で、この曲線が「拡散」しておらず、「直線性」（引用者注：解読が必要）が高いほど、より信頼できる結果となり、それは信頼できるのです。そして、この曲線のフラクタルパラメーターは、ある範囲に収まっているはずだということがわかりました。フラクタル解析から類推することもできます。 音や音楽は単純に好き嫌いで分類されることが多く、ブルースやジャズなどはあまり重要ではありません。つまり、「好き」には「フラクタル境界」があることがわかり、その範囲に入った音が「好き」になっていく。漠然とした説明になってしまったかもしれませんが、そういう問題ではありません。
そして、要するに、あなたのTCのタスクは、完全にカーブした商を、正の係数を持つ好ましくは直線に変換することです（そしてそれは、avtomat さんが「スケッチ」で伝えようとしていることだと思われます）。そして、ここで、TCとコチルの共和分というのが、よくわからないのです。さて、3つ目のカーブを得ることで、バランスカーブとコチルを共変させたいとします。それでどうなるんだ？
私はEViewsの中に座って、自分の用語の理解よりもツールを信頼しています。これなら、何冊も本を読む代わりに、既製品を使うことができますし、内容も怪しいものが多いのですが。しかも、最終的にはすべてがうまくいき、何度も効果が実証された十分なツールを常に持っているのです。
私がテストしている共和分:
元の引用文の単位根を検定する
ある商から別の商を引いたとき、残差で定常商を与えるベクトルを選択する（単位根検定）。
さて、3つ目のカーブを得ることで、バランスカーブと商を共集合させたいとします。その結果、どうなるのでしょうか？
そして、これが仮説である。もし2つの系列が共集合していれば、すなわちそれらの間の差が定常であれば、テストは信頼でき、それが正、負、直線バランスラインまたは曲線であるかは問題ではありません。
共分散していない場合は、検定を信頼することはできません。テストが必要なのです。実験的にやってみたかったんです。タラのデータについては、これを確認した。結果は上記の通りです。
に、FAA
Я сижу внутри EViews м доверяю этому инструменту, а не собственному пониманию терминов. Это дает мне возможность использовать готовый продукт вместо чтения безумного кол-ва книг, зачастую сомнительного содержания. Причем в конечном итоге у меня все стыкуется и всегда хватает инструментов много кратно проверенной работоспособности.
しかし、それはあくまでツールであり、推定された統計やデータの解釈の誤りは「自動的に」保証されるものではありません。それは完全に分析者に依存します。
そして、これが仮説である。2つの系列が共集合している場合、すなわち、それらの間の差が定常である場合、テストは信頼でき、それが正、負、直線バランスラインまたは曲線であるかどうかは問題ではありません。共分散していない場合は、検定を信頼することはできません。テストが必要なのです。実験的にやってみたかったんです。taraのデータでは、それが証明された。結果は上記の 通りです。
どちらかというと、錯覚しているような気がします。どうやって共積分するんですか？推測ですが、EWに割り当てると、ほとんどすべてのモデル内で耳で引っ張ることになり、偽の定常性が得られます。 ここには基準はなく、モデルを選べばどんな利益曲線も気配値（any）と共時性を持つことができる。何を与えてくれるのか？最適化」（これから行うこと）するときに、どこで止める必要があるのかを理解し、パラメータを悪いもの/良いものにどう分けるのか。
追記：やはりモデルを複雑にして、より高感度なものにするとか、何か工夫をしてみてください。 このモデルは、プロセスを "圧迫 "し、実際、スケールを大きく変えています。その結果、プロセスが小刻みになってしまい、なかなか進まないのです。
REQUEST：特別に強調したいこと。
3000カウントの長さで新しいプロセスを生成します。最初の1000カウントと最後の1000カウントを取る。その間にさらに1000本が入ることになる。そして、ACFの1番外側のセグメントについては、ここに投稿してください。そして、あなたの「定点観測」をみんなで肉眼で見てみましょう
に、FAA
...
HOWEVER：特別に強調する。
3000カウントの長さで新しいプロセスを生成します。最初の1000カウントと最後の1000カウントを取る。その間にさらに1000本が入ることになる。そして、ACFの1番外側のセグメントについては、ここに投稿してください。そして、あなたの「定点観測」をみんなで肉眼で見よう
そうだ、忘れるところだった。私は増分に興味があるのだが、会社としてはソースのACFも表示できる（種ごとに同じグラフにすれば、より便利になる）。
少し補足すると、ACFは最初の100-300サンプルで可能で、おそらくそれ以上は必要ないでしょう。
はい、私はほとんど忘れてしまった -増分は、私はそれらに興味があるが、会社のために、あなたはまた、ソースをACFことができます（各種1グラフに、より便利になる）。
少し補足すると、ACFは最初の100-300サンプルで可能で、おそらくそれ以上は必要ないでしょう。