Econometria: por que a co-integração é necessária - página 24

 
faa1947:
Eu não generalizaria dessa forma. De modo geral, eles dependiam de um mercado eficiente. E quando o mercado tinha uma memória, tudo se desmoronou.

Ou seja, enquanto o mercado estava num estado de atordoamento, ele (o mercado) era eficaz. Assim que adquiriu (o mercado) a memória, tudo desmoronou. Também é interessante, como (o mercado) de repente adquiriu memória? Não havia memória, e então de repente apareceu do nada --- descubra como generalizar este ponto

:))))))))

De onde diabos você está tirando suas besteiras?

 
avtomat:

Ou seja, enquanto o mercado estava num estado de atordoamento, ele (o mercado) era eficaz. Assim que adquiriu (o mercado) a memória, tudo desmoronou. Também é interessante, como (o mercado) de repente adquiriu memória? Não havia memória, e então de repente apareceu do nada --- descubra como generalizar este ponto

:))))))))

De onde diabos você está tirando suas besteiras?

Talvez eu não esteja. Eu não estou interessado em showlice. Faça da maneira que você quiser. Neste momento estou interessado em minha TS baseada na co-integração, que por alguma razão tem um fator de lucro de cerca de 1.
 
HideYourRichess:

Bem, o que posso dizer, você acha que a cointegração, as raízes unitárias, etc. são legais, depende de você. Meu trabalho é advertir que tudo neste assunto não é tão legal quanto dizem os livros. Você precisa entender onde os cisnes negros podem se encaixar nesta metodologia.

faa1947:

Onde?

Pelo menos nessas suposições (em inglês) que limitam a aplicabilidade de suas ferramentas. E também o fato de que, em termos forex, essas suposições não são substancialmente cumpridas. Pelo menos para a Granger e a raiz da unidade, posso quase certamente lhe dizer isso.

Sansanych, estou impressionado com sua capacidade de usar habilmente ferramentas estatutárias "avançadas", por assim dizer, sem entrar em muitos detalhes: "Um parafuso martelado segura melhor do que um caracol virado por uma chave de fenda" (c)

 
faa1947:
Eu não generalizaria dessa forma. De modo geral, eles dependiam de um mercado eficiente. E quando o mercado tinha uma memória, tudo desmoronou.

Eu analisei especificamente esta questão - a LTCM estava negociando spreads. As perdas, que foi o que arruinou o fundo de 100 bilhões de dólares - vieram do comércio de arbitragem. O que há para falar, o grupo na Solomon Brothers a partir do qual este fundo cresceu foi chamado assim, o grupo de arbitragem de renda fixa doméstica.

A dependência de um mercado eficiente, sim, eles tinham isso, mas a dependência lá era da direção oposta. Eles exploraram as ineficiências em um mercado quase eficiente.

O engraçado é que, eu olhei para o fórum do corretor A., acontece que também há fãs da arbitragem estatística. Por muitas centenas de páginas, eles discutem ali métodos de média de arbitragem. Eles não sabem que a média era um dos passos para o andaime do LTCM. Isto se refere à questão dos cisnes negros. Além disso, os cisnes negros estão nas suposições erradas sobre a aplicabilidade dos métodos.

 
HideYourRichess:

Analisei esta questão especificamente - a LTCM estava negociando spreads. As perdas que arruinaram o fundo de 100 bilhões de dólares vieram de operações de arbitragem. O que há para se falar, o grupo na Solomon Brothers a partir do qual o fundo cresceu foi chamado assim, o grupo de arbitragem de renda fixa doméstica.

Uma dependência de um mercado eficiente, sim, eles tinham isso, mas a dependência ali era o oposto. Eles exploraram as ineficiências em um mercado quase eficiente.

O engraçado é que eu olhei para o fórum do corretor A., afinal também há fãs da arbitragem estatística. Por muitas centenas de páginas, eles discutem ali métodos de média de arbitragem. Eles não sabem que a média era um dos passos para o andaime do LTCM. Isto se refere à questão dos cisnes negros.

A experiência mostra que todas as idéias brilhantes perecem em pequenas coisas. Havia opções neste fundo. A Scholes não poderia passar sem eles. Podemos comparar? De fato, devemos?

Há uma idéia concreta para usar a cointegração. Há uma gama de ferramentas e provas nesta área. Graal? não me parece. Mas é muito mais interessante do que dois mashups.

Até agora encontrei um bug em meu otimizador (é um homebrew) que estava mostrando resultados incorretos. Vou corrigi-lo, e depois veremos.

 

Eu continuo tentando reunir o coletivo para discutir problemas específicos. Não é tão simples na cointegração. Basta olhar para o gráfico do valor de probabilidade no teste de raiz da unidade.

Mas, não funciona.

 
alsu:

Pelo menos naquelas suposições (suposições em inglês) que limitam o escopo de suas ferramentas. E também no fato de que, à primeira vista, essas suposições não são substancialmente cumpridas. Pelo menos para a Granger e a raiz da unidade, posso quase certamente lhe dizer isso.


E mais especificamente. Quais são as suposições que são limitativas?

Que suposições não são cumpridas?

Isso é interessante para mim.

 
faa1947:

A experiência mostra que todas as idéias brilhantes perecem em pequenas coisas. Havia opções neste fundo. A Scholes não poderia passar sem eles. Podemos comparar? Temos que fazê-lo?

É claro que o fundo negociou o spread entre opções e outros instrumentos? É claro que os problemas de liquidação de opções têm sido multiplicados por problemas de arbitragem comercial?
 
HideYourRichess:
É claro que o fundo estava negociando o spread entre opções e outros instrumentos? É claro que os problemas de cálculo das opções foram multiplicados pelos problemas de arbitragem comercial?

Sim, é claro.

Se você faz a cointegração, mesmo a mudança do método de estimar a regressão da cointegração leva a resultados diferentes. É isso que eu quero dizer. Esse é o tipo de coisa em que eu quero me meter.

 
faa1947:

E mais especificamente. Quais são as suposições que são limitativas?

Que suposições não são cumpridas?

Isto é interessante para mim.

O mais simples que decorre do princípio de construção de ambos os testes é que os resíduos de equações de regressão incluídos nos testes devem ser estacionários e não relacionados com a própria série, caso contrário o método perde seu significado. Para a Granger - todas as anteriores, mas para qualquer número de desfasamentos nas equações (o que na prática é geralmente difícil de implementar - portanto este teste é bom principalmente para dados macroeconômicos onde a duração da série - anual, trimestral, mensal - geralmente o máximo de dezenas de amostras, mas não milhões)

E muitas outras sutilezas.... A normalidade da distribuição de resíduos, por exemplo... (também não muito cumprido)

Além disso, no que diz respeito à causalidade, a Granger introduziu uma excelente definição da mesma, mas, como qualquer ideal, tal formulação provou ser inviável na prática. Portanto, o teste do mesmo nome, mesmo que todos os pré-requisitos sejam cumpridos, certamente só mostrará a ausência de causalidade se ela realmente não existir, mas não sua presença se ela realmente existir.

Razão: