Сергей
Сергей личный блог
25 марта 2012, 14:52

Автокорреляция дневных цен евро и sp500

посчитал автокорреляцию для евро-доллар. дневные данные close. кол-во: 3145 (с января 1999)
для лагов 1-6 коэф. корреляции получились: 0,999175 — 0,994933. снижение автокорреляционной функции плавное.
коэфф. корреляции для евро-доллар (лаги 1-6)
схожий результат по sp500. 15472 дневных данных с 1950 года. коэф. для 6 лагов в диапазоне 0,999877 — 0,999394.

просьба к математикам прокомментировать.
что означают такие высокие коэфф. корреляции? какие можно сделать выводы? коэфф. корреляции выражает вероятность ее наличия или ее выраженность (интенсивность)?

прошу плюсануть, чтобы заметили математики.

Данная публикация является личным мнением автора. Мнение владельца сайта может не совпадать с мнением автора.

24 Комментария
  • vlad1024
    25 марта 2012, 15:07
    вот здесь smart-lab.ru/blog/44490.php я подробно объяснял почему нельзя считать корреляцию непосредственно ценового ряда, а надо брать приращения.
    • pashok4490
      25 марта 2012, 15:12
      vlad1024, полностью согласен.
      • vlad1024
        25 марта 2012, 15:47
        Сергей, если посчитать АКФ случайного блуждания то оно именно так и будет выглядеть — постепенное линейное снижение. смысл примерно тот же самый что чем дальше находятся точки тем меньше они друг на друга влияют.
        Нужно посчитать приращения, то есть к примеру Close — Open бара, а затем уже все тоже самое для этого ряда, или взаимная корреляция таких рядов (к примеру Ri и рубль-доллар). Для рыночных ценовых рядов, если считать АКФ то она будет тривиальной, то есть там нет стационарных зависемостей между приращениями, они ортогональны.
          • vlad1024
            25 марта 2012, 16:13
            Сергей, стационарных да, то есть если покупать когда растет, и продавать когда падает — исходя из этого не заработать. так же это означает что рынок не описывается стационарными моделями. то есть тенденции могут быть, но они постоянно меняются с одной на другую, то есть в одни периоды рынок трендовый, в другие наоборот — больше возвращается к среднему. я у себя в Статистических моделях тренда, в конце описывал такую модель с нестационарным изменением среднего.
              • vlad1024
                25 марта 2012, 16:40
                Сергей, можно, но тогда это надо делать только в те моменты когда тенденция появилась, при этом есть моменты когда нужно все делать наоборот — продавать то что растет, соответственно весь смысл в том чтобы выделять эти моменты, когда рынок находится в том или ином состоянии.
                  • vlad1024
                    25 марта 2012, 17:32
                    Сергей, чтобы определить, надо строить в рамках данной модели — оценки параметров. К примеру критерии разладки процесса, в духе www.howtotrade.ru/phorum/read.php?3,196243

                    ну на то она и статистическая модель, то есть она вполне может «перепутать» с какой-то долей вероятности трендовый участок со случайным процессом, но в среднем если рынок соответствует выбранной модели, она будет чаще (по сравнению с «подбрасыванием монетки») угадывать трендовые участки чем не трендовые, что в свою очередь приведет к возникновению некоторого статистического преимущества.
  • siva
    25 марта 2012, 15:35
    Приращение — это Эл.2 — Эл.1
    Ну и получите из одного ряда — второй.
    А далее примените функцию.
    Ставлю пиво, что получится случайное блуждание на 5 лагах. 3 вниз, 2 вверх что-нибудь такое :)
      • siva
        25 марта 2012, 16:56
        Сергей, ну например.
  • А. Г.
    25 марта 2012, 20:44
    Сергей,

    Надо брать lnцена сегодня -lnцена вчера и смотреть АКФ этой последовательности.
      • А. Г.
        26 марта 2012, 17:34
        Сергей,

        Показатель Херста, во-первых, имеет смысл только для стационарных последовательностей, во-вторых, может быть больше 0.5 и для независимого случая и равен 0.5 для зависимого.
          • А. Г.
            27 марта 2012, 23:39
            Сергей,

            Он не имеет смысла с точки зрения выявления зависимостей где-либо.
    • А. Г.
      29 марта 2012, 23:52
      Сергей,

      Да, в общем случае показатель Херста ничего не говорит о наличии зависимости и корреляций.

Активные форумы
Что сейчас обсуждают

Старый дизайн
Старый
дизайн