1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균 과 매우 유사합니다. 그것에 대한 상대적인 차이가 취해지고 결과 잔차가 분석됩니다. 하단의 녹색 파선, 아래 차트의 파란색 선이기도 합니다. 고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?
그래서 나는 계속해서 생각을 완성할 것이다.
R의 제곱 값이 의심스러울 정도로 작습니다. 질문을 해 봅시다. 변수가 관련되어 있습니까?
위에서 분포 법칙이 정상과 거리가 멀다는 것을 보여주었습니다. Pearson의 상관 관계를 사용하는 것은 의미가 없습니다.
공적분을 보십시오:
공적분 방정식을 씁니다. 다음과 같습니다.
OPEN_INTEREST = C(1)*LONG_IN_OI + C(2) + C(3)*@TREND
대체 계수:
===========================
OPEN_INTEREST = 61282.4785072*LONG_IN_OI + 144744.044992 - 211.18145894*@TREND
공적분 나머지 그림:
대부분 고정되어 있습니다. 다음의 경우를 대비하여 확인해 보겠습니다.
귀무 가설: RESID01에는 단위 루트가 있습니다.
외생: 상수, 선형 추세
지연 길이: 13(자동 - SIC 기반, 최대 지연=18)
t-통계량 문제*
증강된 Dickey-Fuller 검정 통계량 -4.467506 0.0018
나머지가 정상적이지 않을 확률은 2% 미만이며, 이는 나머지가 정상적임을 의미합니다.
이것으로부터 결론이 나옵니다: 차익 거래가 가능합니다
그러나 주의를 기울여야 합니다. 질문에 답해 보겠습니다. 미결제약정과 매수세 사이에 인과 관계가 있습니까?
Granger 인과관계 테스트를 해보자.
쌍별 Granger 인과성 검정
날짜: 07/30/12 시간: 19:36
샘플: 1597
지연: 2
귀무 가설: obs F-통계 문제
Granger의 OPEN_INTEREST는 LONG_IN_OI의 원인이 아닙니다. 595 2.01339 0.1345
Granger의 LONG_IN_OI는 OPEN_INTEREST의 원인이 아닙니다. 0.34719 0.7068
결론:
미결제약정과 매수를 하나의 방정식으로 결합하는 것은 거의 불가능합니다. 페어 트레이딩의 기회가 있지만.
일반적으로 모든 열 간의 관계는 단순합니다(누적 롱 포지션과 누적 숏 포지션을 통해 계산하는 2가지 공식).
OI = 비상업 트레이더 롱 + 비상업 트레이더 스프레드 + 오퍼레이터 롱 + 비이동식 롱;
OI = 비상업 트레이더 매도 + 비상업 트레이더 스프레드 + 오퍼레이터 매도 + 비이동식 매도;
faa1947 :
위에서 분포 법칙이 정상과 거리가 멀다는 것을 보여주었습니다. Pearson의 상관 관계를 사용하는 것은 의미가 없습니다.
위에서 유통법칙이 정상과는 거리가 멀다 는 것을 보여주었다...
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마지막 열은 확률 입니다 ...주제의 첫 번째 게시물을 주의 깊게 읽으십시오.
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포럼이 다시는 확률 과 정규 분포 법칙 을 계산하지 않기를 바랍니다.
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주제의 첫 번째 게시물을 주의 깊게 읽으십시오.
희망은 마지막에 죽는다 © 민속 속담에잉 왜 무심코 관심을 가져서 미안해?
주제의 첫 번째 게시물을 주의 깊게 읽으십시오.
희망은 마지막에 죽는다 © 민속 속담Reshetov는 그의 레퍼토리에서 항상 그렇듯이, 당신이 아무것도 이해하지 못한다는 것을 보여줍니다. 그러나 당신은 할 수 있습니다.
산 산이치 ... :)
산 산이치 ... :)
만일 그가 그렇게 한다면, 그것은 더 나쁘다. 다른 맥락에서 다른 장소에서 가져옴 - 왜? 게시물의 목적은 무엇입니까?
C-4는 많은 변수를 기반으로 하는 실제 시스템을 배치하고(여기서는 매우 드뭅니다), 이전과는 다른 관점에서 논의할 것을 제안합니다. 많은 변수를 위한 도구가 있습니다. 흥미롭기 때문입니다....
다음에 대해 자세히 알아볼 수 있습니다.
1. Hedrick-Prescott 필터 - 내가 이해하는 한, 이 필터는 근사 함수입니다. 사진에는 '트렌드'라고 적힌 빨간 선이 보인다. 이동 평균 과 매우 유사합니다. 그것에 대한 상대적인 차이가 취해지고 결과 잔차가 분석됩니다. 하단의 녹색 파선, 아래 차트의 파란색 선이기도 합니다. 고정되어 있지만 동시에 이분산적인 것 같습니다(진동 진폭이 다름) - 완전히 명확하지 않습니다. 이러한 상호 배타적인 속성이 아닌가요?
2. Granger 인과관계 검정에 대해. - 최소한 일반적인 용어로 어떻게 계산되며 그 의미는 무엇입니까?