Discussão do artigo "Implementação do teste aumentado de Dickey-Fuller no MQL5"
Confira o novo artigo: Implementação do teste Augmented Dickey Fuller em MQL5.
Autor: Francis Dube
Olá, Francis,
Li o artigo e testei o código, que funcionou bem para mim. Em seu artigo, você definiu:
Cointegration
A correlação e a cointegração são conceitos estatísticos usados para medir as relações entre variáveis, especialmente no contexto de dados de séries temporais. Embora ambos meçam relacionamentos, eles servem a propósitos diferentes e são aplicados em cenários distintos. A correlação refere-se à medida estatística da força e da direção da relação linear entre duas variáveis.
E sabemos que a correlação pode ser positiva ou negativa.
Minha pergunta aqui é: podemos ter uma cointegração que também seja negativa? Em geral, seu artigo aborda a parte positiva.
Como o código poderia ser alterado para abranger o segundo caso, para ter dois símbolos que provavelmente são cointegrados, mas negativamente, ou seja, quando um desses símbolos está crescendo, seu par está caindo e vice-versa, com um nível de confiança > 90%?
Agradeço antecipadamente.
Olá, Francis,
Li o artigo e testei o código, que funciona bem. Em seu artigo, você definiu:
E sabemos que a correlação pode ser positiva e negativa.
Minha pergunta é: podemos ter uma cointegração que também seja negativa? Em geral, seu artigo cobre a parte positiva.
Como podemos modificar o código para cobrir o segundo caso e ter dois símbolos que provavelmente são cointegrados, mas negativamente, ou seja, quando um desses símbolos sobe, seu par desce e vice-versa com um nível de confiança > 90%?
Desde já, obrigado.
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Novo artigo Implementação do teste aumentado de Dickey-Fuller no MQL5 foi publicado:
Neste artigo, vamos mostrar como implementar o teste aumentado de Dickey-Fuller e sua aplicação para realizar testes de cointegração usando o método de Engle-Granger.
Simplificando, o teste ADF é uma verificação de hipótese que nos permite determinar se uma característica específica dos dados observados é estatisticamente significativa. Neste caso, a característica verificada é a estacionariedade da série. Uma hipótese estatística é uma suposição feita sobre um conjunto de dados representado por uma amostra. Podemos conhecer a verdade real apenas trabalhando com o conjunto completo de dados. Normalmente, por diversas razões, isso não é possível. Assim, uma amostra do conjunto de dados é testada para fazer suposições sobre todo o conjunto de dados. É importante lembrar que a veracidade de uma hipótese estatística nunca pode ser conhecida com certeza ao trabalhar com amostras. Podemos apenas inferir se a suposição é verdadeira ou falsa.
No teste ADF, consideramos dois cenários:
Autor: Francis Dube