Эконометрика: зачем нужна коинтеграция - страница 10
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
faa1947:Что такое подгонка или не подгонка?
Подгонка (перетренировка, переоптимизация) - термин, применяемый исключительно для финансовых рынков (нестационарных времянных рядов).
Чушь какая-то. Лошадь, что ли.
Подгонка (fit) - это оценка параметров параметрической модели. Ничего переподогнать нельзя.
А к нестационарному рынкету вообще ничего нельзя подогнать.
Чушь какая-то. Лошадь, что ли.
Подгонка (fit) - это оценка параметров параметрической модели. Ничего переподогнать нельзя.
А к нестационарному рынкету вообще ничего нельзя подогнать.
Попробую пояснить вам.
Любой отрезок времени в прошлом - по сути стационарен, поскольку зная сам временной ряд в прошлом, практически всегда можно найти какую-либо функцию или какие-либо закономерности на нем, которые будут давать прибыль на прошлых данных - это вообще не проблема.
Термин нестационарность, применительно к финрынкам, означает то, что мы не можем знать как измениться рынок в будущем, именно в будущем.
На прошлых данных, зная как рынок менялся в прошлом всегда можно найти функцию, или закономерности, которые будут учитывать эти изменения. А вот как рынок измениться в будущем не знает никто. Не факт, что он будет меняться согласно прошлым своим изменениям. Более того, сорее всего он так не будет меняться.
В связи с этим, подогнав нашу ТС (по сути переоптимизировав) к прошлым данным, к тем изменениям рынка, которые были в прошлом, мы получим ТС, которая не сможет давать профит в будущем.
По практике, после оптимизации ТС, обычно хочется взять ТС с такими параметрами, которые дают наибольший профит с наименьшей просадкой - это как раз и есть подогнанная ТС к прошлым данным. На будущих данных такая ТС не работает, поскольку эти оптимизированные параметры учли все необходимые изменения в прошлом, но рынок в будущем становиться другим, не таким как в прошлом, а наша ТС, с такими оптимизированными параметрами, этого не учитывает
Попробую пояснить вам.
Любой отрезок времени в прошлом - по сути стационарен, поскольку зная сам временной ряд в прошлом, практически всегда можно найти какую-либо функцию или какие-либо закономерности на нем, которые будут давать прибыль на прошлых данных - это вообще не проблема.
Термин нестационарность, применительно к финрынкам, означает то, что мы не можем знать как измениться рынок в будущем, именно в будущем.
На прошлых данных, зная как рынок менялся в прошлом всегда можно найти функцию, или закономерности, которые будут учитывать эти изменения. А вот как рынок измениться в будущем не знает никто. Не факт, что он будет меняться согласно прошлым своим изменениям. Более того, сорее всего он так не будет меняться.
В связи с этим, подогнав нашу ТС (по сути переоптимизировав) к прошлым данным, к тем изменениям рынка, которые были в прошлом, мы получим ТС, которая не сможет давать профит в будущем.
По практике, после оптимизации ТС, обычно хочется взять ТС с такими параметрами, которые дают наибольший профит с наименьшей просадкой - это как раз и есть подогнанная ТС к прошлым данным. На будущих данных такая ТС не работает, поскольку эти оптимизированные параметры учли все необходимые изменения в прошлом, но рынок в будущем становиться другим, не таким как в прошлом, а наша ТС, с такими оптимизированными параметрами, этого не учитывает
Этому всему я посвятил несколько лет, пока не понял: или ТС идентифицирует и моделирует нестационарность и тогда это ТС, или нет. Всякие термины оптимизации, переоптимизации - это все эмоции, чистой воды шаманизм и чем глубже транс, тем больше веры в то что создал.
Мне известно несколько способов учета нестационарности рынкета. Коинтеграция - один из способов и ценен именно тем, что в результате получаем стационарный ряд. а здесь оптимизация и переоптимизация не уместны.
да. По сути у вас получается какой-то синтетик. Если в синтетике реальный инструмент с плюсом входит то он он торгуется в перекупленности продается, в перепроданности покупается. С минусом наоборот, а веса указывают пропорции в лотах.
Коинтеграция это основа всех видов спред-торговли. Торговать спред можно только у коинтегрированных инструментов
Спред-торговля - уверенность, что из крайних точек котир вернется к нулю. а через какое время?
Мне известно несколько способов учета нестационарности рынкета. Коинтеграция - один из способов и ценен именно тем, что в результате получаем стационарный ряд. а здесь оптимизация и переоптимизация не уместны.
Эти термины не мной придуманы. Это общеизвестные термины, которыми пользуются трейдеры. Если они вам не нравятся на этом промежутке вашей жизни, то это совершенно не означает, что вы с ними не согласитесь в будущем, поскольку жизнь течет и меняется.
Просто вы переоптимизированны на термин коинтеграция )))))
То что вы утверждаете, по сути это - предсказать будущее. То есть сделав из нестационарного ряда стационарный вы сможете со 100%-ой вероятностью предсказывать что будет завтра на рынке.
Попробуйте подать на нобелевскую премию чтоля....))))
Эти термины не мной придуманы. Это общеизвестные термины, которыми пользуются трейдеры. Если они вам не нравятся на этом промежутке вашей жизни, то это совершенно не означает, что вы с ними не согласитесь в будущем, поскольку жизнь течет и меняется.
Просто вы переоптимизированны на термин коинтеграция )))))
То что вы утверждаете, по сути это - предсказать будущее. То есть сделав из нестационарного ряда стационарный вы сможете предсказывать что будет завтра на рынке.
Попробуйте подать на нобелевскую премию чтоля....))))
Эти термины не мной придуманы. Это общеизвестные термины, которыми пользуются трейдеры
Конечно не Вами. Это ТА - страна, населенная шаманами и буратинами. Прочли букварь и в качестве откровения "форвард-тест, форвард-тест, переоптимизация ..."
В этом топике мы обсуждаем как можно использовать стационарность разницы двух нестационарных рядов. Пока появилась только спред-торговля. Но она на нобеля не тянет.
В таком случае, нестационарность у этих двух рядов должна быть идентичная, чтоб она (нестационарность) погасилась вычитанием.
Если она все-таки разная, то мы получим в итоге после вычитания третий вид нестационарного ряда.
Каким образом, по каким параметрам можно сравнить нестационарность двух нестационарных рядов?
В таком случае, нестационарность у этих двух рядов должна быть идентичная, чтоб она (нестационарность) погасилась вычитанием.
Если она все-таки разная, то мы получим в итоге после вычитания третий вид нестационарного ряда.
Каким образом, по каким параметрам можно сравнить нестационарность двух нестационарных рядов?
Спред-торговля - уверенность, что из крайних точек котир вернется к нулю. а через какое время?