ランダムな名言を忘れる - ページ 55

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というわけで、思いの丈をぶつけてきます。

R2乗の値が怪しいほど小さい。私たちの変数に関連性はあるのだろうか？

分布法則が 正規分布からかけ離れていることは前述したとおりです。ピアソン相関を使うのは意味がありません。

共和分を見てください。

を形成し、共和分方程式を構成することになる。形になっています。

open_interest = c(1)*long_in_oi + c(2)+ c(3)*@trend


代用される係数。

=========================

open_interest = 61282.4785072 *long_in_oi + 144744.044992 - 211.18145894 *@trend

共和分からの残差のグラフです。

ほとんどの場合、据え置き型です。念のため確認しておこう。

帰無仮説：RESID01は単位根を持つ

外生：定数、リニアトレンド

ラグ長：13（自動-SICに基づく、maxlag=18）

t-Statistic Prob.*.

Augmented Dickey-Fuller 検定統計量 -4.467506 0.0018

残差が非定常である確率は2％以下であることがわかります。つまり、残差が定常であることを意味します。

このことは、裁定取引が可能 であることを示唆している。

しかし、注意は必要です。建玉とロングの間に因果関係があるかどうか、お答えしましょう。

グレンジャー因果性検定を行ってみよう。

ペアワイズ・グレンジャー・コーザリティ・テスト（Pairwise Granger Causality Tests

日付: 07/30/12 時間: 19:36

サンプル数：1,597

ラグ：2

Null Hypothesis: Obs F-Statistic Prob.

OPEN_INTEREST by Granger not cause LONG_IN_OI 595 2.01339 0.1345

LONG_IN_OI by Granger は OPEN_INTEREST の原因とはならない 0.34719 0.7068

最後の列は確率であり、これは原因ではない。

結論

建玉とロングを同じ方程式に入れることは、おそらく選択肢にはない。ペアトレードの可能性もありますが。

 
C-4:


一般に、すべての列の関係は単純である（総ロングポジションと総ショートポジションを通じて計算するための2つの式）。

OI = Noncommercial Traders Long + Noncommercial Traders Spreading + Operators Long + Non-reportable Long。
OI = Noncommercial Traders Short + Noncommercial Traders Spreading + Operators Short + Non-reportable Short。

私の投稿を見てください。これらの数式を上記の方式で採点してみてください。
 

faa1947:

分布の法則が正規分布からかけ離れていることは前述したとおりであり、ピアソン相関を用いることは意味をなさない。

なぜか、聞いてもいいですか？
 
faa1947:

分布則が 正規 分布からかけ離れていることは前述したとおりである．

...

最後の列は、確率...

スレッドの最初の投稿をよく読んでください。

faa1947
...


このフォーラムで確率や 正規分布の法則 の計算をすることが二度とないことを祈る

...

希望は最後に死ぬ ©民間諺
 
Reshetov:

スレッドの最初の投稿をよく読んでください。

希望は最後に死ぬ ©民間諺
まったく正しい見解です。
 
alsu:
なぜかというと、私の不謹慎な興味をお許しください。
非定常過程では、数ではなく、過程でもある特性を用いることが望ましい。
 
Reshetov:

スレッドの最初の投稿をよく読んでください。

希望は最後に死ぬ ©民間諺
レシェトフ、いつものレパートリー：まったく何もわかって いないけど、わかるかもしれないということを示す。
 
faa1947:
レシェトフ、いつものレパートリー：まったく何もわかって いないけど、わかるかもしれないということを示す。

サン・サニチ ...:)
 
tara:

サン・サニチ ...:)

本人が理解していれば、なおさらです。異なるコンテクストから異なる場所を引っ張る - なぜ？投稿の目的は何ですか？

C-4は、多くの変数に基づく 実際の システム（ここでは非常に珍しい）を投稿し、以前とは異なる視点から議論することを提案し、多くの変数のためのツールがある、興味深いので....

 

について詳しく教えてください。

1.Hedrick-Prescottフィルター - 私の理解する限り、近似関数はこの特定のフィルターです。写真では、「トレンド」と書かれた赤い線に見える。移動平均 線と非常によく似ています。それに対する差をとり、その結果の残差（下の緑色の折れ線、下のグラフの青線）を分析するのです。定常的でありながら、ヘテロ定常的（振動の振幅が異なる）でもあるようで、よくわからないのですが、これらは互いに排他的な性質ではないのでしょうか？

2. グレンジャー因果性検定について。- 少なくとも一般論として、どのように計算され、どのような意味があるのでしょうか。

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