Эконометрика: зачем нужна коинтеграция - страница 25
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
Опять шаман от технического анализа. Куда от Вас деться?
В ТА вы ищите паттерны с неизвестными стат характеристиками. Очень близко гаданию на кофейной гуще. Я ищу стат. характеристики рядов и на этой основе предсказываю будущее поведение. Например, к нашим баранам. В рамках данного подхода священная корова "нельзя пересиживать" померла. Пересиживать можно, так как все равно придем к нулю и убыток на пути к нулю не имеет свойства расти бесконечно.
Самое простое, что вытекает из принципа построения обоих тестов - остатки регрессионных уравнений, входящих в тесты, должны быть стационарны и некоррелированы с самим рядом, иначе метод теряет смысл. Для грейнджера - все вышесказанное, но для любого количества лагов в уравнениях (что на практике вообще сложно выполнимо - поэтому этот тест хорош, прежде всего, для макроэкономических данных, где длина ряда - годового, квартального, месячного - как правило максимум десятки отсчетов, но не миллионы)
Ну и куча других тонкостей.... нормальность распределения остатков, например... (тоже не шибко выполняется)
Плюс, если уж зашло о причинности, Грейнджер ввел замечательное ее определение, но как любой идеал, такая формулировка оказалась непроверяемой на практике. Поэтому одноименный тест даже при выполнении всех предварительных условий покажет вам наверняка только отсутствие причинности, если она реально отсутствует, но не ее наличие, если она действительно есть.
Мне нравится сама идея избавится о нестационарности и принимать торговые решения на основе стационарного ряда. Тест причинности - это часть. Лаги - да. Нормальность не нужна, достаточно стационарности.
Но проблемы остаются. Мне не ясно какие причины нестационарности удалены при слиянии двух рядов? Отбросим сдвиги как не решаемую проблему.
Хотя можно плюнуть и прогнать ТС на большом промежутке и посмотреть результат.
Мне не ясно какие причины нестационарности удалены при слиянии двух рядов?
Существование стационарной линейной комбинации говорит о схожей природе рядов, об их происхождении, так сказать, из одного источника реальности). Но это, скорее общие слова.
Я бы на вашем месте, если уж коинтеграция так интересна, постарался бы определить, насколько она устойчива, т.е. если мы увеличиваем длину выброки, то в какой момент уравнение коинтеграции перестает иметь решения. И как в зависимости от длины ряда изменяются коэффициенты комбинации. Это может дать кучу полезной информации (а может не и дать:).
Существование стационарной линейной комбинации говорит о схожей природе рядов, об их происхождении, так сказать, из одного источника реальности). Но это, скорее общие слова.
Я бы на вашем месте, если уж коинтеграция так интересна, постарался бы определить, насколько она устойчива, т.е. если мы увеличиваем длину выброки, то в какой момент уравнение коинтеграции перестает иметь решения. И как в зависимости от длины ряда изменяются коэффициенты комбинации. Это может дать кучу полезной информации (а может не и дать:).
Вот уравнение коинтеграции
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
Берем выборку 6700 Н1 баров и по ней двигаем окно 118 бар (неделя). Меняются коэф. (третий не показан) и результат теста на единичный корень.
Каких-либо выводов я сделать не могу. Понятно, что надо бороться за единичный корень, но инструмент борьбы не ясен.
Вот уравнение коинтеграции
EURUSD = C(1)*GBPUSD + C(2) + C(3)*@TREND
Берем выборку 6700 Н1 баров и по ней двигаем окно 118 бар (неделя). Меняются коэф. (третий не показан) и результат теста на единичный корень.
Каких-либо выводов я сделать не могу. Понятно, что надо бороться за единичный корень, но инструмент борьбы не ясен.
Я об этом:
Берем выборку от заданного момента размером (например) 24 бара и увеличиваем ее длину: 25, 26, .... пока не надоест. Смотрим коэффициенты. Фиксируем момент, когда уравнение перестает решаться. Желательно повторить для разных моментов начала отсчета.
Если динамика коэффициентов будет понятна (не шум), можно будет делать выводы об генеральных характеристиках коинтеграциии. По второму параметру - оценить постоянную времени коинтеграции.
Я об этом:
Если динамика коэффициентов будет понятна (не шум), можно будет делать выводы об генеральных характеристиках коинтеграциии. По второму параметру - оценить постоянную времени коинтеграции.
Выше графики коэф при сдвиге окна на один бар. Говорить о стабильности не приходится. Не правильно специфицировано ур-е коинтеграции? Обычно вся собака зарыта в спецификации тренда. Остаток после детрендирования должен быть стационарен. Этого нет. Поэтому вместо коэф - шум.
Ну я уж не знаю как объяснить..... попробую.
То, что вы/мы/они рассчитываем - это не коэффициенты. А их оценки. Коэффициентов мы никогда не узнаем, а можем их лишь оценить с той или иной степенью вероятности. Поскольку ряд случайный, естественно, что оценки зашумлены. Иначе мы бы вынуждены были признать, что наш ряд не случайный, а полностью детерминированный. Так что шум - это нормально, но именно при разных объемах выборки мы должны увидеть некую зависимость, пускай зашумленную. Это будет свидетельствовать о том, что в расчетах коинтеграции есть практический смысл.
Ну я уж не знаю как объяснить..... попробую.
То, что вы/мы/они рассчитываем - это не коэффициенты. А их оценки. Коэффициентов мы никогда не узнаем, а можем их лишь оценить с той или иной степенью вероятности. Поскольку ряд случайный, естественно, что оценки зашумлены. Иначе мы бы вынуждены были признать, что наш ряд не случайный, а полностью детерминированный. Так что шум - это нормально, но именно при разных объемах выборки мы должны увидеть некую зависимость, пускай зашумленную. Это будет свидетельствовать о том, что в расчетах коинтеграции есть практический смысл.
Вот оценка коэф регрессии коинтеграции
Dependent Variable: EURUSD
Method: Dynamic Least Squares (DOLS)
Date: 04/26/12 Time: 10:29
Sample: 6619 6736
Included observations: 118
Cointegrating equation deterministics: C @TREND @TREND^2
Automatic leads and lags specification (lead=12 and lag=12 based on AIC
criterion, max=12)
Long-run variance estimate (Bartlett kernel, Newey-West fixed bandwidth =
5.0000)
No d.f. adjustment for standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GBPUSD 1.129724 0.137650 8.207248 0.0000
C 35.58951 22.84113 1.558133 0.1228
@TREND -0.011004 0.006888 -1.597440 0.1137
@TREND^2 8.39E-07 5.16E-07 1.626326 0.1074
Обратим внимание на столбик t-Statistic. Если 100% разделить на величину в этом столбике, то получим ошибку оценки коэф. Она огромна. Может быть это мерило?
Вот оценка коэф регрессии коинтеграции
Dependent Variable: EURUSD
Method: Dynamic Least Squares (DOLS)
Date: 04/26/12 Time: 10:29
Sample: 6619 6736
Included observations: 118
Cointegrating equation deterministics: C @TREND @TREND^2
Automatic leads and lags specification (lead=12 and lag=12 based on AIC
criterion, max=12)
Long-run variance estimate (Bartlett kernel, Newey-West fixed bandwidth =
5.0000)
No d.f. adjustment for standard errors & covariance
Variable Coefficient Std. Error t-Statistic Prob.
GBPUSD 1.129724 0.137650 8.207248 0.0000
C 35.58951 22.84113 1.558133 0.1228
@TREND -0.011004 0.006888 -1.597440 0.1137
@TREND^2 8.39E-07 5.16E-07 1.626326 0.1074
Обратим внимание на столбик t-Statistic. Если 100% разделить на величину в этом столбике, то получим ошибку оценки коэф. Она огромна. Может быть это мерило?
а) t-статистика предполагает, что данные имеют нормальное распределение, и только для таких данных и предназначена, иначе она искажает результат.
б) что за новое направление в матстате делить 100% на значение t-критерия, просветите, плиз