Persepsi Intuitif yang Integral

Persepsi Intuitif yang Integral

Pendahuluan: Artikel ini bertujuan untuk memperkenalkan konsep kointegrasi secara intuitif, membantu Anda memahami arti dasarnya, motifnya, dan skenario aplikasi sederhana.

• Pengantar Kerja Sama

  Di sini saya hanya ingin menunjukkan kepada Anda bahwa definisi intuitif dari kointegrasi tidak melibatkan definisi simbol matematika yang ketat dan inferensi rumus yang ketat.

  Jika Anda tertarik, lihat: Wikipedia Cointegration. Kelas Kuantitatif di masa depan juga akan membahas secara mendalam.

  Mengapa harus seimbang/koheren?

  Jika kita berbicara tentang koherensi, kita harus berbicara tentang stabilitas.

  Sederhananya, stabilitas adalah sifat dari urutan yang tetap stabil dari waktu ke waktu, dan merupakan sifat yang sangat kita sukai ketika melakukan analisis data untuk membuat prediksi. Jika sekelompok data urutan waktu adalah stabil, itu berarti rata-rata dan defisitnya tidak berubah, sehingga kita dapat dengan mudah menggunakan beberapa teknik statistik pada urutan tersebut. Mari kita lihat contoh pertama, untuk memahami apa yang terlihat seperti pertumbuhan intuitif dari urutan urutan yang stabil dan tidak stabil.

  

  Sumber gambar: Wikipedia

  Dalam gambar di atas, deret yang bersandar adalah deret yang rata, yang kita lihat selalu bergeser di sekitar rata-rata jangka panjang, dan deret yang bersandar adalah deret yang tidak rata, yang kita lihat rata-rata jangka panjangnya berubah.

  Untuk memberikan contoh aplikasi, jika urutan harga suatu aset (atau perbedaan harga antara dua urutan) adalah rata, maka ketika ia menyimpang dari rata-ratanya, seseorang dapat mengharapkan harga untuk kembali ke rata-ratanya pada suatu waktu di masa depan. Kita dapat memanfaatkan sifat ini untuk berinvestasi dan mendapatkan keuntungan. Misalkan satu saham memiliki rata-rata jangka panjang $9, dan nilainya sekarang adalah $8. Jika setelah diperiksa, kita menganggap bahwa urutan sejarah saham ini memiliki sifat rata, dan asumsi stabilitas ini dapat dipertahankan, kita dapat membeli saham ini dan menunggu harga kembali $9, sehingga mendapatkan keuntungan $1.

  Ini adalah urutan harga saham yang memiliki sifat stabil:

  

  Jika dua set deret tidak merata, tetapi kombinasi liniernya dapat menghasilkan deret deret, maka kita mengatakan bahwa kedua set data deret waktu memiliki sifat deret integral, dan kita juga dapat menggunakan sifat statistik pada deret dari deret tersebut.

  Sebagai contoh, jika perbedaan dua set data urutan waktu adalah rata, maka kita dapat menghasilkan keuntungan dari investasi berdasarkan rata-rata ini: ketika harga dua saham yang berbeda terlalu besar, berdasarkan rata-rata kita mengharapkan perbedaan harga akan menyusut, sehingga membeli saham dengan harga rendah, menjual saham dengan harga tinggi, dan melakukan operasi terbalik untuk mendapatkan keuntungan saat menunggu harga kembali.

  Ini adalah asal-usul dari perdagangan pasangan.

• Stabilitas dan Metode Pemeriksaan

  Secara ketat, stabilitas dapat dibagi menjadi dua jenis, yaitu stabilitas ketat (strictly stationary) dan stabilitas lemah (weak stability). Stabilitas ketat adalah suatu statistik deskriptif dari suatu urutan yang selalu memiliki fungsi distribusi yang tidak berubah, sedangkan stabilitas lemah adalah suatu konstanta yang menunjukkan urutan yang tidak berubah. Semua urutan stabil kuat memenuhi sifat stabilitas lemah, tetapi sebaliknya tidak berlaku.

  

  Berikan contoh

  Hal pertama yang perlu dicatat adalah bahwa hubungan ko-integrasi bukanlah hubungan. Kita secara artifisial membuat dua set data untuk melihat hubungan ko-integrasi secara intuitif. import numpy sebagai np import panda sebagai pd import seaborn import statsmodels import matplotlib.pyplot sebagai plt dari statsmodels.tsa.stattools import coint

  Membangun data

  Pertama, kita membuat dua set data, masing-masing set data dengan panjang 100; set data pertama adalah 100 ditambah satu titik tren ke bawah ditambah satu distribusi normal standar; set data kedua adalah 30 ditambah satu distribusi normal standar tambahan berdasarkan set data pertama.

  

  

  Jelas, kedua set data ini tidak stabil karena rata-rata berubah seiring berjalannya waktu. Tetapi kedua set data ini memiliki hubungan kointegratif karena urutan perbedaannya stabil:

  plot ((Y-X); plt.axhline (((Y-X).mean ((),color=red, linestyle=""); plt.xlabel ((Time); plt.ylabel ((Price); plt.legend (([Y-X, Mean]);

  

  Dalam gambar di atas, Anda dapat melihat bahwa garis biru selalu bergeser di sekitar nilai rata-rata; sedangkan nilai rata-rata tidak berubah seiring waktu (pada kenyataannya sisi tidak berubah seiring waktu).

• Knot kecil

  Jika secara matematis saja, kolaborasi akan lebih rumit, dan kelas kuantitas di masa depan akan terlibat. Kami hanya melakukan pengantar sederhana pada tingkat pemahaman (level-0) untuk membuat semua orang lebih baik menggabungkan kolaborasi dengan aplikasi praktis.

Berbagi dengan semua orang, beralih dari kelas kuantifikasi ke manajemen pertanyaan