Skip to main content
Дорожка Autocorrelation test
2 / 15
Библиотека

1988выпуск C041-5

Серийная корреляция — не тест на независимость

Серийная коррелограмма подсчитывает, как цены образуют пары на заданном лаге, и суммирует это сопряжение коэффициентом. То же показание — надёжный тест корреляции и слабый индикатор статистической независимости.

  • Серийная коррелограмма — это сетка сопряжений: каждая цена сопоставляется с другой на заданном лаге, и соответствующая ячейка увеличивается на единицу.
  • Коэффициент отмечает совпадающую, отсутствующую или обратную связь; t-статистика из этого коэффициента и n минус 2 степеней свободы должна превысить 2.0, прежде чем последовательные цены считают коррелированными.
  • Тренд, ячейки пар смешанного направления и джиттер тянут коэффициент к нулю и могут скрыть последовательный паттерн, который сетка по-прежнему показывает.
  • Серийная корреляция — надёжный тест корреляции и слабый, неадекватный тест рыночных гипотез в духе независимости.
Записи этого разбора2 записи

Сетка сопряжений, а не торговый сигнал

Тест автокорреляции — это тест сопряжения внутри одного ряда. Он подсчитывает, как значения на заданном лаге движутся вместе, и суммирует это сопряжение коэффициентом, а не торговым сигналом.

Серийная коррелограмма лага 1 строится сопряжением каждой цены с непосредственно предыдущей и увеличением соответствующей ячейки для каждой последовательной пары. Лаговая серийная коррелограмма сопрягает цены, разделённые выбранным интервалом.

Один и тот же интервал может быть обозначен по-разному в зависимости от того, считаются ли промежуточные наблюдения. Соглашение о лаге нужно подтвердить до интерпретации сетки.

Что отмечает коэффициент

Линейная регрессия — это мера прямолинейной связи, стоящая за серийным коэффициентом. Она оценивает, как один член каждой упорядоченной пары отслеживает другой: от обратной связи через отсутствие связи до совпадающей.

Коэффициент серийной корреляции ограничен значениями +1, 0 и -1, отмечая соответственно совпадающее высокое или низкое сопряжение, отсутствие связи сопряжения и обратное сопряжение. Эти смыслы не зависят от лага.

Когда коэффициент считают ненулевым

Последующая t-статистика спрашивает, отличим ли наблюдаемый коэффициент от нуля при данном числе пар. Коэффициент считают отличным от нуля, когда эта t-статистика, построенная из коэффициента и n минус 2 степеней свободы, превышает 2.0.

Меньшее t означает, что последовательные цены не считают коррелированными, даже если коэффициент ненулевой.

Разобранный подсчёт пар

В разобранном ряде коэффициент использует 50 пар, сумму цен 202, сумму квадратов цен 1,070 и сумму парных произведений 837. При малом числе цен последнее и первое наблюдения также считают парой.

Тренд искажает показание

Тренд в исходном ряде обычно искажает и сжимает измеренный коэффициент.

Чтобы заново измерить сопряжение после удаления тренда, изменения цены можно сдвинуть на строго положительную шкалу. Для диапазона изменений от -10 до 9 прибавление 11 отображает ряд на значения от 1 до 20. Затем коррелограмма, коэффициент и t-статистика пересчитываются по этим детрендированным изменениям.

Ячейки смешанных пар и джиттер

Когда лаг смешивает пары совпадающего направления с парами противоположного направления, коэффициент тянется к нулю. То же смещение появляется, когда связанная вторая цена джиттерит по широкой полосе. В обоих случаях подлинный последовательный паттерн может быть пропущен.

Слабый индикатор независимости

Серийная корреляция на любом лаге — слабый индикатор статистической независимости. Поэтому это неадекватный тест рыночных гипотез в духе независимости, хотя та же процедура остаётся надёжным тестом самой корреляции.

Не является инвестиционной рекомендацией. Исторический материал не подтверждает актуальную результативность метода.
2 из 15 в дорожке «Autocorrelation test»
19881-1 с.Дальше про «Autocorrelation test»Событийно запускаемые тесты хи-квадрат для сериальных связей с джиттеромЗакодируйте экстремумы денежной массы и S&P 500, затем используйте событийный триггер, чтобы последовательный сбор мог строить помесячные гистограммы более поздних совпадающих экстремумов.
Все разборы дорожки · 15 разборов
  1. 1987Оценка недельных ценовых циклов по порогам автокорреляции
  2. 1988Серийная корреляция — не тест на независимость
  3. 1988Событийно запускаемые тесты хи-квадрат для сериальных связей с джиттером
  4. 1988Переверните правило, прежде чем доверять системе
  5. 1990Оценка лаговых корреляций ширины рынка критерием хи-квадрат
  6. 1990Двухгейтные тесты торговых правил вне выборки
  7. 1990Корреляция по знаковым ячейкам, проверки хи-квадрат и лаговые сдвиги
  8. 1998Проверьте серийную зависимость, прежде чем оптимизировать механическую систему
  9. 2003Как строится одноранговая ротация для проверки автокорреляции со сдвигом
  10. 2004Построение тестов автокорреляции остатков первого порядка
  11. 2004Двухэтапный скрининг остатков Дарбина-Уотсона
  12. 2011Построение меток тренда из атомов корреляции приращений
  13. 2012Оценка overnight- и дневной доходности
  14. 2012Построение многогоризонтного фильтра разворотов на основе складной корреляции
  15. 2016Настройка индикаторов на измеренные рыночные циклы
Все 23 разбора с записью «Autocorrelation test»
Тоже про «Autocorrelation test»5 разборов