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Por isso, vou terminar a minha reflexão.
O valor R ao quadrado é suspeitamente pequeno. Vamos fazer a pergunta, nossas variáveis estão relacionadas?
Foi demonstrado acima que a lei de distribuição está longe de ser normal - não faz sentido usar a correlação Pearson.
Vejam a cointegração:
formaremos uma equação de cointegração. Ela tem a forma:
OPEN_INTEREST = C(1)*LONG_IN_OI + C(2) + C(3)*@TREND
Coeficientes de substituição:
=========================
OPEN_INTEREST = 61282.4785072 *LONG_IN_OI + 144744.044992 - 211.18145894 *@TREND
O gráfico do resíduo da cointegração:
Muito provavelmente estacionário. Vamos checar por via das dúvidas:
Hipótese Nula: RESID01 tem uma raiz unitária
Exógeno: Constante, Tendência Linear
Comprimento da Lag: 13 (Automático - baseado no SIC, maxlag=18)
t-Statistic Prob.*
Estatística de teste Dickey-Fuller aumentada -4.467506 0.0018
Podemos ver que a probabilidade do resíduo ser não-estacionário é inferior a 2% - isso significa que o resíduo é estacionário.
Isto sugere que a arbitragem é possível.
Mas é preciso ter cuidado. Vamos responder à pergunta se existe uma relação causal entre o Open Interest e o Longs
Vamos realizar o teste de causalidade da Granger:
Testes de causalidade da Granger em pares
Data: 07/30/12 Hora: 19:36
Amostra: 1.597
Faixas: 2
Hipótese Nula: Obs F-Statistic Prob.
OPEN_INTEREST by Granger não causa LONG_IN_OI 595 2.01339 0.1345
LONG_IN_OI by Granger não é a causa de OPEN_INTEREST 0.34719 0.7068
Conclusão:
Colocar interesses abertos e anseios na mesma equação provavelmente não é uma opção. Embora haja alguma possibilidade de negociação de pares.
Em geral, a relação entre todas as colunas é simples (2 fórmulas de cálculo através da posição agregada longa e agregada curta):
OI = Traders Não-comerciais Long + Traders Não-comerciais Spreads + Operadores Long + Longo Não-reportável Long;
OI = Traders Não-Comerciais Curtas + Traders Não-Comerciais Disseminação + Operadores Curtas + Curtas Não-Reportáveis;
faa1947:
Foi demonstrado acima que a lei de distribuição está longe de ser normal - o uso da correlação Pearson não faz sentido.
Foi demonstrado acima que a lei de distribuição está longe de ser normal...
...
As últimas colunas são probabilidades...Leia atentamente o primeiro post da linha:
...
Espero que nunca mais tenhamos que calcular a probabilidade e a lei de distribuição normal neste fórum.
...
Leia atentamente o primeiro post da linha:
A esperança é a última a morrer © Provérbio popularPor que, perdoe meu imodesto interesse?
Leia atentamente o primeiro post da linha:
A esperança é a última a morrer © Provérbio popularReshetov, como sempre em seu repertório: demonstrando que você não entende nada, mas você poderia.
Sanych ... :)
Sanych ... :)
Se ele entende, é ainda pior. Puxando de diferentes lugares de diferentes contextos - por quê? Qual é a finalidade do posto?
C-4 postou um sistema real baseado em muitas variáveis (muito raro aqui), sugere discutir de uma perspectiva diferente da anterior, há uma ferramenta para muitas variáveis, interessante porque....
Você pode me dizer mais sobre:
1. filtro Hedrick-Prescott - até onde eu entendo a função de aproximação é este filtro em particular. Na foto, parece ser uma linha vermelha marcada com 'Tendência'. É muito semelhante a uma média móvel. Ele toma a diferença em relação a ela e analisa o resíduo resultante - a linha verde quebrada abaixo, que também é a linha azul no gráfico abaixo. É estacionário, mas também parece ser heterocedático (a aplitude das oscilações é diferente) - não é muito claro, não são estas propriedades mutuamente exclusivas?
2. Sobre o teste de causalidade da Granger. - Como é calculado, pelo menos em termos gerais, e qual é o seu significado.