相関関係、ポートフォリオにおける配分。計算方法 - ページ 5

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Aleksey Nikolayev:
些細な相関計算には問題があります。価格差に内在する非定常性の ため 、誤った（しばしば膨張した）結果が得られる。そのため、計量経済学では、通常、系列の自己回帰モデルを構築するという困難な方法をとる。
PMで質問を詳しくしていただけませんか？
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
プライベートメッセージで質問を詳しく説明していただけませんか？

この効果の簡単な例を紹介します。本来は計量経済学の 講義なので、一般論としてどう対処するかはまだ書けないが......)

同じ長さの独立した4つのサンプルを、異なる期待ペイオフで生成してみましょう - 最初の2つは0、残りの1つは1です。一対の相関はすべてゼロに近いと予想される。では、そのサンプルを1枚目と3枚目、2枚目と4枚目の2種類作ってみましょう。もちろん、これらは独立したものであり、したがって相関はないが、標本相関はゼロより明らかに大きい。R上のコードとその結果。

n <- 1000
v1 <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
v2 <- rnorm(n, mean = 0, sd = 1)
v3 <- rnorm(n, mean = 1, sd = 1)
v4 <- rnorm(n, mean = 1, sd = 1)

v5 <- c(v1, v3)
v6 <- c(v2, v4)

print(cor(v1, v2))
print(cor(v3, v4))
print(cor(v5, v6))

0.01907343
0.01391064
0.2173542
 
Aleksey Nikolayev:

この効果の簡単な例を紹介します。本来は計量経済学の 講義なので、一般論としてどう対処するかはまだ書けないが......)

同じ長さの独立した4つのサンプルを、異なる期待ペイオフで生成してみましょう - 最初の2つは0、残りの1つは1です。一対の相関はすべてゼロに近いと予想される。では、そのサンプルを1枚目と3枚目、2枚目と4枚目の2種類作ってみましょう。もちろん、これらは独立したものであり、したがって相関はないが、標本相関はゼロより明らかに大きい。R上のコードとその結果。

これはRNGで行われているのでは？
 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
RNGで行われているのでは？

どちらかというとPRNGに近いですが、必要であれば量子RNGに接続することも可能です）。

はい、Rのrnorm()関数は、指定されたパラメータで正規分布の独立標本を生成します。

 
CHINGIZ MUSTAFAEV:
質問に答えるか、他のスレッドへどうぞ。
何をカウントしているのかわからないが、おかしいと思う。
という投稿がありました。
そして、あなたの答えはバラ色のメガネのような匂いがします。
結局、自分の持っている100％相関のあるペアは、テーブルから外れてしまうのです。
ペアはあらかじめ同期しているのでしょうね？
 
Aleksey Nikolayev:

どちらかというとPRNGに近いですが、必要であれば量子RNGに接続することも可能です）。

はい、Rのrnorm()関数は、与えられたパラメータで正規分布の独立標本を生成します。

技術的なプロセス（機能）には、不快なほど 長い時間がかかるものです。

理論上も部分的な相関は必須と思われます。

 
Maxim Kuznetsov:

エントロピーはゆっくりと蓄積され，それがないと暗号化されない．

理論上も部分的な相関は必須と思われます。

Rには、量子コンピュータに接続して真のSFを撮ることができるパッケージがあります。RのPRNGについては、たくさんのアルゴリズムから選ぶことができますが（ヘルプを読めばわかります）、質問にはあまり答えていません。

相関と選択的相関は全く異なるものです。例えば、相関関係が存在しない場合もあるが、標本相関はほぼ全ての標本について計算できる。問題は、標本相関は相関の定義ではない（あくまで推定であり、必ずしも正確ではない）という単純な事実に対する完全な誤解である。

 
Aleksey Nikolayev:

Rには、量子コンピュータに接続して真のSFを取ることができるパッケージがあります。フォーラムのどこかに、あなたの名前のためにすでに投稿しました）RのPRNGについては、たくさんのアルゴリズムから選ぶことができます（ヘルプを読むとよいでしょう）が、私はあまり質問に入りませんでした。

相関と選択的相関は全く異なるものです。例えば、相関関係が存在しない場合もあるが、標本相関はほぼ全ての標本について計算できる。問題は、標本相関は相関の定義ではない（あくまで推定であり、必ずしも正確ではない）という単純な事実に対する完全な誤解である。

Gscでは、同一生成カウント数の分布をプロットすることでそれを推定していました。 論理的には、平坦な線ほど良いのです。数百万世代を要した。そして、すべてがはっきりと見えるのです。通常、同じアルゴリズムでは、どんなにランダムと思われるものでも、常に分布のコピーを与えてしまうのです。
 
Renat Akhtyamov:
Gscは通常、同一生成ssの数の分布をプロットすることで推定される。数百万世代を要した。そして、すべてがはっきりと見えるのです。通常、同じアルゴリズムでは、どんなにランダムと思われているものでも、常に分布のコピーを与えてしまいます。

理論的な問題では、人間の直感はうまく働かないという典型的な例です。偶然が重なる確率が非常に高い（誕生日のパラドックス）

 
Aleksey Nikolayev:

Rには、量子コンピュータに接続して真のSFを取ることができるパッケージがあります。フォーラムのどこかに、あなたの名前のためにすでに投稿しました）RのPRNGについては、たくさんのアルゴリズムから選ぶことができます（ヘルプを読むとよいでしょう）が、私はあまり質問に入りませんでした。

相関と選択的相関は全く異なるものです。例えば、相関関係が存在しない場合もあるが、標本相関はほぼ全ての標本について計算できる。問題は、標本相関は相関の定義ではない（あくまで推定であり、必ずしも正確ではない）という単純な事実に対する完全な誤解である。

では、科学はどれだけのことをあえて言ったのか、具体的に何が不満足なのか。

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