Discussão do artigo "Explorando os Padrões Sazonais de Séries Temporais Financeiras com o Boxplot" - página 29
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há pares de relógios para os quais a correlação é 0
O que isso significa? Não posso falar por matemáticos e grandes cientistas agora, estou apenas dizendo o que vejo
Por exemplo, não entendo de forma alguma o que o Saber está procurando em intervalos que não se interceptam, porque sempre haverá 0 ali e apenas ocasionalmente não 0
Portanto, ele está procurando correlação no viés de incremento da média/mediana, na minha opinião, que já está presente no artigo sobre boxplots
De qualquer forma, ao calcular a correlação entre duas combinações de variáveis aleatórias, você deve evitar a situação em que alguns valores se enquadram em ambas as combinações. Na variante com desvios da média, esse erro também pode ocorrer. O exemplo mais simples e mais óbvio é a correlação dos valores SB subsequentes, já que x[n+1] = x[n] + e[n].
Você pode tentar dividir a amostra de incrementos em subamostras não sobrepostas e ver sua correlação. Por exemplo, uma subamostra são os incrementos de preço para a primeira hora do dia e a outra são os incrementos de preço para a décima hora do mesmo dia. Não tenho certeza sobre a utilidade disso, mas é melhor do que se enganar.
De qualquer forma, ao calcular a correlação entre duas combinações de variáveis aleatórias, deve-se evitar a situação em que alguns valores se enquadram em ambas as combinações. Na variante com desvios da média, esse erro também pode ocorrer. O exemplo mais simples e mais óbvio é a correlação dos valores SB subsequentes, já que x[n+1] = x[n] + e[n].
Você pode tentar dividir a amostra de incrementos em subamostras não sobrepostas. Por exemplo, uma subamostra são os incrementos de preço para a primeira hora do dia e a outra são os incrementos de preço para a décima hora do mesmo dia. Não tenho certeza sobre a utilidade disso, mas é melhor do que o autoengano.
Haverá um benefício, mas ele já foi descrito neste artigo em outras palavras
Não estou satisfeito com outra situação: se você substituir e[n] à direita do último valor do SB como uma distribuição e fizer com que ele marque, você poderá ganhar dinheiro com o SB. Oferecerei o restante da exploração mais tarde no artigo (se ele for publicado). O principal problema é distinguir onde esse e será de N ou de alguma outra distribuição. Nesse contexto, estou fazendo tudo certo agora (presumivelmente).
A outra coisa que me faz continuar é que, se você substituir e[n] à direita do último valor do SB como uma distribuição e fizer com que ele marque, você pode ganhar dinheiro com o SB. Oferecerei o restante da exploração mais tarde no artigo (se ele for publicado). O principal problema é distinguir onde esse e será de N ou de alguma outra distribuição. Nesse contexto, estou fazendo tudo certo agora (presumivelmente).
O problema não é que você não possa ganhar dinheiro com o SB, mas que você pode ganhar e perder com a mesma probabilidade (sem levar em conta o spread). E não importa qual TS é usada nesse caso.
O problema não é que você não possa ganhar dinheiro com o SB, mas que você pode ganhar e perder com a mesma probabilidade (sem levar em conta o spread). E não importa qual TS é usado nesse caso.
Haverá benefícios, mas eles já foram descritos neste artigo em outras palavras
Você investigou a dependência de um momento do tempo (o momento do incremento em si), e aqui - de dois (mais o momento do incremento com o qual a correlação é considerada). Não há certeza de que essa complicação do modelo será útil.
Você investigou a dependência de um momento do tempo (o momento do incremento em si), enquanto aqui você investiga a dependência de dois (mais o momento do incremento com o qual a correlação é considerada). Não é certo que essa complicação do modelo seja útil.
Se houver uma distribuição de outro SB entre os pontos SB da distribuição de outro SB, você não poderá ganhar dinheiro? Depende do número de ticks. Todos os TSs do Sabre trabalham com isso, só que eu não quero força bruta, gosto de análise. O cérebro de Igor está prestes a entrar em colapso total.
Se essa matryoshka chegar ao infinito, você obterá um SB de tempo contínuo (teorema de Donsker).
No entanto, no nível dos ticks, o preço já se parece mais com a realização de um processo de Poisson (se negligenciarmos a discretude do tempo real de negociação).
Se essa matryoshka chegar ao infinito, teremos um SB de tempo contínuo (teorema de Donsker).
No entanto, no nível dos ticks, o preço já se parece mais com a realização de um processo de Poisson (se negligenciarmos a discretude do tempo real de negociação).
Portanto, se você calcular a correlação entre os dois conjuntos desses pontos, ela mostrará o deslocamento da média/mediana do segundo conjunto de pontos em relação à mediana do primeiro. Foi isso que eu fiz. Quanto maior for a correlação, maior será a mediana do segundo em relação ao primeiro e vice-versa. É como comparar apenas as medianas das distribuições. Isso não mostrará mais nada porque as amostras são independentes.
Não é bem assim. Se você adicionar qualquer número às amostras (ou multiplicar), as medianas mudam de acordo, mas o coeficiente de correlação não muda.
Bem, sim, não me refiro ao SB interno, mas ao ruído gaussiano, por exemplo. Não mate a última esperança :)
Obviamente, o preço não é realmente SB. Só preciso entender em que sentido ele será não-SB em um futuro próximo)))