記事「時系列の非定常性の指標としての2標本コルモゴロフ–スミルノフ検定」についてのディスカッション - ページ 6

[Evgeniy Chernish]

Aleksey Nikolayev #:

わかりました、今度再確認してみます。GARCHは定常的であるという議論があったばかりだが、実現は非定常的に見える（分散の点では？）ある実装を何らかのテストでチェックしたところ、非定常性があったと思います。

PS matstatの専門家がこのフォーラムに登場するのはとても良いことです。もっと記事を書いてください。

garchは分散が不均一な定常過程です。つまり、分散は確率的に変化しますが、常に同じ法則に従うため、定常性があります。

しかし市場ではそうではなく、分散も確率的に変化するが、同時に法則自体も変化する。

スミルノフに異なるパラメータを持つ2つのgarch過程を与えたら、彼はすぐに非一様であると認識するでしょう。極めて微妙な基準だと私は思う。

追伸：ありがとうございました（私はまだ専門家にはほど遠いですが）。

[secret]

Евгений Черныш #:

おそらく、いつどこで非定常なのかを教えてくれるツールを手に入れるためだろう。目視ですべてを判断することは不可能で、何らかの基準が必要だ。

利益こそが、すべてにおいて最高の基準なのです。

[Aleksey Nikolayev]

secret #:
何事も利益が一番の基準。

この思いがけない発見について、ぜひ記事にしてください。

[Dmytro Nazarchuk]

Евгений Черныш #:

おそらく、いつどこで非定常なのかを教えてくれるツールを手に入れるためだろう。目視ですべてを判断することは不可能で、何らかの基準が必要だ。

非定常系列から定常系列を選択することはいつでも可能ですが、それは歴史上だけです。

[Aleksey Nikolayev]

Dmytryi Nazarchuk #:
非定常系列から定常系列を抽出することは常に可能であるが、それは歴史上だけであり、取引には実用的でない。

これは、トレンドの検索など、テクニカル分析のほとんどすべての方法について言えることである。実際、私たちは未来から価格を分析することはできない。

この記事の手法は興味深く、新鮮である。私は、ジグザグの行動を分析するのに使おうと考えている（もちろん、歴史上である）。