포트폴리오의 상관관계, 할당. 계산 방법 - 페이지 5

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Aleksey Nikolayev :
진부한 상관관계 계산에 문제가 있습니다. 때문에   가격 증분에 내재된 비정상 성은 잘못된(종종 과대평가된) 결과를 제공합니다. 따라서 일반적으로 계량 경제학 에는 계열에 대한 자기회귀 모델 구성을 통해 복잡한 해결 방법이 있습니다.
질문을 더 자세히 설명해 주시겠습니까?
 
CHINGIZ MUSTAFAEV :
질문을 더 자세히 설명해 주시겠습니까?

다음은 이 효과의 간단한 예입니다. 일반적인 방법으로 이것을 처리하는 방법은 진술할 준비가 되지 않았습니다. 사실 이것은 계량 경제학 과정의 프레젠테이션이기 때문입니다)

기대값이 다른 동일한 길이의 독립 샘플 4개를 생성해 보겠습니다. 처음 두 개는 0이고 나머지는 1입니다. 모든 쌍별 상관 관계는 예상대로 0에 가깝습니다. 이제 우리는 그들로부터 두 개의 샘플을 만들 것입니다. 하나는 첫 번째와 세 번째, 다른 하나는 두 번째와 네 번째입니다. 물론 그것들은 독립적이고 따라서 상관관계가 없지만 표본 상관관계는 0보다 현저하게 큽니다. R 코드와 작업 결과: 

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 :

다음은 이 효과의 간단한 예입니다. 일반적인 방법으로 이것을 처리하는 방법은 진술할 준비가 되지 않았습니다. 사실 이것은 계량 경제학 과정의 프레젠테이션이기 때문입니다)

기대값이 다른 동일한 길이의 독립 샘플 4개를 생성해 보겠습니다. 처음 두 개는 0이고 나머지는 1입니다. 모든 쌍별 상관 관계는 예상대로 0에 가깝습니다. 이제 우리는 그들로부터 두 개의 샘플을 만들 것입니다. 하나는 첫 번째와 세 번째, 다른 하나는 두 번째와 네 번째입니다. 물론 그것들은 독립적이고 따라서 상관관계가 없지만 표본 상관관계는 0보다 현저하게 큽니다. R 코드와 작업 결과:

RNG에서 1시간동안 하지않나요?
 
CHINGIZ MUSTAFAEV :
RNG에서 1시간동안 하지않나요?

오히려 PRNG지만 원하면 양자 RNG에 연결할 수 있음)

예, R의 rnorm() 함수는 주어진 매개변수를 사용하여 정규 분포를 따르는 독립 샘플을 생성합니다.

 
CHINGIZ MUSTAFAEV :
주제에 대한 답변 또는 다른 주제의 홍수.
당신이 거기에서 무엇을 세었는지는 분명하지 않지만, 그 과정에서 옳지 않습니다
이것은 게시물이었다
그리고 너의 대답은 장미빛 안경의 냄새야
결국, 당신은 100% 상관된 쌍을 가지고 있습니다.
쌍이 시간에 미리 동기화되기를 바랍니다.
 
Aleksey Nikolayev :

오히려 PRNG지만 원하시면 퀀텀 RNG에 연결하시면 됩니다)

예, R의 rnorm() 함수는 주어진 매개변수를 사용하여 정규 분포를 따르는 독립 샘플을 생성합니다.

매우, 매우 엉터리: 그들은 동시에 엔트로피를 빼거나 사용합니까? 하는 기술적 과정(기능)   불쾌하게 오랜만. 그것은 (엔트로피) 천천히 축적되고, 그것 없이는 모든 것이 암호 화폐에 저항하지 않습니다.

혼합에 대해 - 그리고 어떤 결과가 예상되었습니까? 이론상으로도 부분적 상관관계가 의무적일 것이라는 점을 나에게 양보한다.

 
Maxim Kuznetsov :

매우, 매우 엉터리: 그들은 동시에 엔트로피를 빼거나 사용합니까? 하는 기술적 과정(기능)   불쾌하게 오랜만. 그것은 (엔트로피) 천천히 축적되고, 그것 없이는 모든 것이 암호 화폐에 저항하지 않습니다.

혼합에 대해 - 그리고 어떤 결과가 예상되었습니까? 이론상으로도 부분적 상관관계가 의무적일 것이라는 점을 나에게 양보한다.

R에는 양자 컴퓨터에 연결하여 진정한 미드레인지를 사용할 수 있는 패키지가 있습니다. 포럼 어딘가에 이미 귀하의 이름으로 게시했습니다.) R의 PRNG의 경우 여러 알고리즘 중에서 선택할 수 있지만(도움말을 읽을 수 있음) 질문에 대해 자세히 알아보지는 않았습니다.

상관관계와 표본 상관관계는 매우 다른 것입니다. 예를 들어 상관 관계가 없을 수 있으며 거의 모든 샘플에 대해 샘플 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 문제는 표본 상관 관계가 상관 관계의 정의가 아니라는 단순한 사실에 대한 완전한 오해입니다(그러나 항상 정확한 것은 아닌 평가일 뿐입니다).

 
Aleksey Nikolayev :

R에는 양자 컴퓨터에 연결하여 진정한 미드레인지를 사용할 수 있는 패키지가 있습니다. 포럼 어딘가에 이미 귀하의 이름으로 게시했습니다.) R의 PRNG의 경우 여러 알고리즘 중에서 선택할 수 있지만(도움말을 읽을 수 있음) 질문에 대해 자세히 알아보지는 않았습니다.

상관관계와 표본 상관관계는 매우 다른 것입니다. 예를 들어 상관 관계가 없을 수 있으며 거의 모든 샘플에 대해 샘플 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 문제는 표본 상관 관계가 상관 관계의 정의가 아니라는 단순한 사실에 대한 완전한 오해입니다(그러나 항상 정확한 것은 아닌 평가일 뿐입니다).

RNG는 일반적으로 생성된 동일한 ng 수의 분포를 플로팅하여 추정했습니다. 논리적으로 직선일수록 더 좋습니다. 수백만 세대가 걸렸습니다. 그리고 모든 것이 명확하게 보입니다. 일반적으로 동일한 알고리즘은 아무리 무작위로 가정하더라도 항상 분포의 복사본을 제공합니다.
 
Renat Akhtyamov :
RNG는 일반적으로 생성된 동일한 ng 수의 분포를 플로팅하여 추정했습니다. 논리적으로 직선일수록 더 좋습니다. 수백만 세대가 걸렸습니다. 그리고 모든 것이 명확하게 보입니다. 일반적으로 동일한 알고리즘은 아무리 무작위로 가정하더라도 항상 분포의 복사본을 제공합니다.

인간의 직관이 이론적인 문제에서 잘 작동하지 않는다는 사실의 전형적인 예. 우연의 일치 가능성이 매우 높다(생일 역설)

 
Aleksey Nikolayev :

R에는 양자 컴퓨터에 연결하여 진정한 미드레인지를 사용할 수 있는 패키지가 있습니다. 포럼 어딘가에 이미 귀하의 이름으로 게시했습니다.) R의 PRNG의 경우 여러 알고리즘 중에서 선택할 수 있지만(도움말을 읽을 수 있음) 질문에 대해 자세히 알아보지는 않았습니다.

상관관계와 표본 상관관계는 매우 다른 것입니다. 예를 들어 상관 관계가 없을 수 있으며 거의 모든 샘플에 대해 샘플 상관 관계를 계산할 수 있습니다. 문제는 표본 상관 관계가 상관 관계의 정의가 아니라는 단순한 사실에 대한 완전한 오해입니다(그러나 항상 정확한 것은 아닌 평가일 뿐입니다).

그래서 과학은 얼마나 말했습니까? 특히 결과가 적합하지 않았습니다.

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