样本相关性为零并不一定意味着没有线性关系 - 页 57

 
anonymous:
这导致了0.07%的套期保值率错误: 它应该是1500.6429,而不是1499.520。如何继续生活下去?:(

实验的纯粹性。但这不是问题的关键。

只要余额高于(低于)零,你就在市场中。根据图表,这并不是一个很长的时期。你是顺势开盘,还是逆势开盘,还是横盘?从哪里获利?

 
anonymous:

你不会变胖吗?

不,只有这样你才能理解,市场上不存在神话般的协整关系,CC是用来建立TC的。

学习,再学习--没有其他办法。

 

如果质量控制取自I(1),它基本上显示了两个系列的平均值是上升还是下降。

下面是正弦(x)和正弦(x+pi)的图形,比如说

AC=-1,如你所料

在两张图上都添加一个线性趋势

KK=0.61,取决于这个线性趋势的斜率。而如果我们将两个系列的成员数量增加2倍,保持相同的公式,KC就会变成0.88。

也就是说,对于一个累积序列,线性回归的 倒数位置受到很大影响

该公式显示,QR受相对于平均值的位置影响。粗略地说,这是系列的最后一项的MA,其周期等于系列的长度。如果行员在其平均数的同一侧,则AC增加,如果他们在相反的一侧,则AC减少。

当然,也完全有可能在计算窗口上2个SB都会平均增长,例如,然后LR都会上升,QC会有一个正值,这取决于它们的角度。虚假的关联性))

虽然,假设趋势在商数上趋于持续,QC将反映这些系列的趋势(LR)的相互位置,并可能在未来保留其价值。也就是说,I(1)的QC比较了计算窗口中两个系列的趋势。

 
Demi:

只有这样,你才能理解,市场上不存在神话般的协整关系。

你了解协整事实本身和策略之间的区别吗?你不需要一个策略来确认协整的存在。我已经在统计学上向你证实了协整的存在。如果你认为不存在协整关系--请告诉我回归残差在哪里有单位根。

该策略的最简单形式是根据回归残差计算出布林线,并在回归均值时进行交易。


并使用CC来建立TC。

失去一个账户后,他们在论坛上哭诉 "统计套利不起作用"。

 
anonymous:

这对你来说不是太过分了吗?

然后,当你试图创建一个TS并了解什么是什么以及为什么会出现价差等问题时,请做以下工作--扩大分析的时间范围。因为有些聪明人不明白,金融市场上的价格在短时间内是可以协整的。此外,这个区间的开始和结束是无法预测的。你看,非稳态性就出现了。

然后再--阅读、阅读、阅读。和学习!

总之,你现在的任务已经够多了。

 
Demi:

然后,当你试图创建一个TS并了解什么是什么以及为什么会出现价差等问题时,请做以下工作--扩大分析的时间范围。因为有些聪明人不明白,金融市场上的价格在短时间内是可以协整的。此外,这个区间的开始和结束是无法预测的。你看,不稳定的情况就会出现。

然后是猫头鹰--读、读、

总之,你现在的任务已经够多了。



我不明白。

为什么要读统计学专家?书海茫茫,文章.....

关于整合,他写的只是胡言乱语。

 
EconModel:

书海茫茫,文章.....

他所写的那些关于整合的内容只是愚蠢的。

发布关于金融市场的。

写同样的文章,但要写得更好。批评是正确的,..........

 
Demi:

而且,这个时间间隔的开始和结束是无法预测的。你看,不稳定的情况就会出现。



这是从哪里来的?来自非稳态性?因此,非平稳序列的协整才有意义。
 
Avals:

这是从哪里来的?来自非稳态性?因此,非平稳序列的协整才有意义。

它们的线性组合的静止性被违反,那也是协整点
 
Demi:

它们的线性组合的静止性被打破,这也是协整的要点

这些时刻怎么会是不可预测的呢?事实上,他们需要预测,以获得
原因: