Статистика зависимостей в котировках (теория информации, корреляция и другие методы feature selection) - страница 4
Вы упускаете торговые возможности:
- Бесплатные приложения для трейдинга
- 8 000+ сигналов для копирования
- Экономические новости для анализа финансовых рынков
Регистрация
Вход
Вы принимаете политику сайта и условия использования
Если у вас нет учетной записи, зарегистрируйтесь
2 faa1947: хорошо, пусть наука. Насколько помню, эконометрика очень любит навязывать финансовым данным свои модели. Я их не навязываю. Значит, я занимаюсь не эконометрикой. Еще вопросы есть?
Остановитесь и поставьте себе EViews
Она у меня уже стоит. Но я к ней еще не приступил как следует. Приятно слышать знакомые названия...
С учетом слова "модератор" хочу пожаловаться на жизнь. По моей оценке весь этот (за редчайшим исключением) представляет собой песню чукчи, который едет по тундре и поет - то что видит.
Эконометрика довольно пожилая дама и имеет огромное количество средств, которые нужно еще уметь применить. Я тоже не являюсь эконометристом, по наши ВУЗы свыше десяти лет выпускают этих специалистов, но их почему-то нет на этом форуме.
Первый и крайне туманный шаг - это детрендирование. Меня обругали, что я выкладывал графики, но из них следует, что примененный в данном топике способ получения остатка является бессмысленным, так как статистика этого остатка также плоха, как и статистика исходного ряда.
Я почти 2 месяца пытаюсь опубликовать стартовую статью по применению эконометрики, но пока безуспешно. Может быть с ее публикации удасться организовать последовательное обсуждение по анализу ВР и синтезу моделей, позволяющих делать прогноз с указанием его ошибки.
И EViews считается одной из лучших эконометрических программ. А уровень подготовки наших спецов, вероятно, еще недостаточно "зрелый" - если Вы говорите о quantitative finance. Думаю, что очень скоро они заявят о себе.
Первый и крайне туманный шаг - это детрендирование. Меня обругали, что я выкладывал графики, но из них следует, что примененный в данном топике способ получения остатка является бессмысленным, так как статистика этого остатка также плоха, как и статистика исходного ряда.
Да, туманный. Еще раз: это метод предобработки данных, применяемый для многих эконометрических моделей, для которых желательно в конечном счете получить I(0). Кто сказал, что для темы исследования ветки нужен именно I(0)?
Я почти 2 месяца пытаюсь опубликовать стартовую статью по применению эконометрики, но пока безуспешно. Может быть с ее публикации удасться организовать последовательное обсуждение по анализу ВР и синтезу моделей, позволяющих делать прогноз с указанием его ошибки.
Это великолепная идея. Поддерживаю всеми фибрами души. Что Вам мешает ее опубликовать?
2 HideYourRichess: у меня сегодня небольшой праздник, и поэтому я временно имею полное право говорить всё, что думаю :) У нас намечаются религиозные разборки о том, что такое информация?
Mathemat:
Кто сказал, что для темы исследования ветки нужен именно I(0)?
А разве здесь тема исследований? Для меня ТИ - это кодирование и шифрование и обратный процесс. Здесь пытаются на основе формул, якобы из ТИ, получить некоторую, вообще-то, содержательную информацию. Для таких операций существуют другие науки, в которых кроме анализа еще и доказывается что мы действительно видим то, что видим, а не некий фантом, который видит только автор топика. Я же привел в посте пример, что удалось добиться вообще постоянной волантильности остатка, что говорит о том, что если она и была, то она не знАчима и не следует ею заниматься.
Это великолепная идея. Поддерживаю всеми фибрами души. Что Вам мешает ее опубликовать?
На MQL5 в состоянии "готова к публикации", просто тянется, а мой пост - скорее реклама и приглашение к обсуждению.
Вы можете пояснить на пальцах, почему это надо учитывать на этапе, на котором никаких моделей поведения приращений не строится? Никаких моделей, только тупое применение теории информации. Спасибо.
В статье сделан вывод о том, что между приращениями котировок есть статистические зависимости. Одна из этих зависимостей хорошо известна - зависимость условной дисперсии приращений (d[t]) от величины предшествующих приращений (r[t-1], r[t-2], ...) и дисперсий (d[t-1], ...).
Причиной обнаружения статистической зависимости скорее всего была именно волатильность. А прогноз волатильности вряд ли поможет в задаче прогнозирования направления, которая интересует alexeymosc.
Мне не понятно, чем вы тут занимаетесь. Решил освежить представления о теории информации (ТИ), заглянул в словарь терминов:
ТИ рассматривает понятие "информации" только с количеств. стороны, безотносительно к её ценности и даже смыслу. При таком подходе страница машинописного текста максимально содержит всегда примерно одинаковое кол-во информации, определяемое только числом знаков и пробелов (т. е. символов) на странице и не зависящее от того, что именно на ней напечатано, включая случай бессмысленного, хаотического набора символов. Для моделирования систем связи такой подход правомерен, поскольку они предназначены для безошибочной передачи по каналу связи информации, представленной любым набором символов. В тех же случаях, когда существен учёт ценности и смысла информации, количеств. подход неприменим. Это обстоятельство налагает существенные ограничения на области возможных приложений ТИ. Неучёт его привёл на ранних этапах развития к переоценке прикладной значимости.
В связи с этим у меня есть три возможных варианта ответа:
1. Вы уверены, что словарик врет, и всё не так на самом деле.
2. Вы находитесь на "ранних этапах развития" и ещё не провели оценку "прикладной значимости".
3. Вы ещё что то.
Значит, Вы поставили под вопрос саму легитимность данного подхода в моей статье?
Читая ваши предположения, мы еще что-то. Я не могу сказать, что нахожусь на ранних стадиях, однако, я стремлюсь подходить к предмету без навязывания ему каких-то субъективных ограничений, условностей, теорий. Изучение начиналось именно с чистого листа, то есть всякие экономические и прочие смыслы в трактовке процесса не применялись. Поэтому, я считаю, что применение формул ТИ, по крайней мере, не ошибочно для такой задачи.
В статье сделан вывод о том, что между приращениями котировок есть статистические зависимости. Одна из этих зависимостей хорошо известна - зависимость условной дисперсии приращений (d[t]) от величины предшествующих приращений (r[t-1], r[t-2], ...) и дисперсий (d[t-1], ...).
Причиной обнаружения статистической зависимости скорее всего была именно волатильность. А прогноз волатильности вряд ли поможет в задаче прогнозирования направления, которая интересует alexeymosc.
Зависимость дисперсии от прошлых значений дисперсии действительно могла иметь место. Согласен. Но, надо двигаться дальше, попробовать убрать эту зависимость и посмотреть, останется.
А у меня встречный вопрос, применимость аксиоматики термина информация, которыми оперирует ТИ, относительно рынка уже установлена?
Может Вы и займетесь это непростой задачей или будем спорить на пустом месте?