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.
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.
Все разборы дорожки · 15 разборов
- 1987Оценка недельных ценовых циклов по порогам автокорреляции
- 1988Серийная корреляция — не тест на независимость
- 1988Событийно запускаемые тесты хи-квадрат для сериальных связей с джиттером
- 1988Переверните правило, прежде чем доверять системе
- 1990Оценка лаговых корреляций ширины рынка критерием хи-квадрат
- 1990Двухгейтные тесты торговых правил вне выборки
- 1990Корреляция по знаковым ячейкам, проверки хи-квадрат и лаговые сдвиги
- 1998Проверьте серийную зависимость, прежде чем оптимизировать механическую систему
- 2003Как строится одноранговая ротация для проверки автокорреляции со сдвигом
- 2004Построение тестов автокорреляции остатков первого порядка
- 2004Двухэтапный скрининг остатков Дарбина-Уотсона
- 2011Построение меток тренда из атомов корреляции приращений
- 2012Оценка overnight- и дневной доходности
- 2012Построение многогоризонтного фильтра разворотов на основе складной корреляции
- 2016Настройка индикаторов на измеренные рыночные циклы