O conhecimento intuitivo coordenado

O conhecimento intuitivo coordenado

Introdução: Este artigo é destinado a dar uma visão intuitiva do conceito de integração, ajudando a entender o seu significado básico, os motivos do conceito e os cenários de aplicação simples.

• Introdução a co-integração

  A definição intuitiva de coerência não envolve definições rigorosas de símbolos matemáticos e deduções rigorosas de fórmulas.

  Se estiverem interessados, vejam a Wikipedia Cointegration.

  Por que ser equilibrado/coordenado?

  A questão da coesão é uma questão de estabilidade.

  Simplificando, estabilidade é a propriedade de que uma sequência permanece estável ao longo do tempo, e é uma propriedade que gostamos muito de fazer quando fazemos previsões de análise de dados. Se um conjunto de dados de uma sequência de tempo é estável, isso significa que sua média e diferença permanecem inalteradas, para que possamos usar com facilidade algumas técnicas estatísticas na sequência.

  

  Imagem: Wikipédia

  No gráfico acima, a sequência de apoio é uma sequência estável, que podemos ver que está sempre flutuando em torno de uma média de longo prazo, e a sequência de apoio é uma sequência não estável, que podemos ver que sua média de longo prazo está variando.

  Para dar um exemplo de aplicação, se a sequência de preços de um ativo (ou a diferença de preços entre as duas sequências) é estável, então quando ele se desvia de sua média, pode-se esperar que o preço volte a essa média em algum momento no futuro. Podemos investir com essa propriedade para obter lucros.

  A sequência de preços das ações é estabilizadora:

  

  A estabilidade é muito boa, mas na realidade, a grande maioria das ações são desestabilizadas, então será que ainda podemos tirar proveito da estabilidade? A resposta é sim, então a cointegração aparece! Se dois conjuntos de séries são desestabilizadas, mas suas combinações lineares podem obter uma sequência desestabilizada, então dizemos que os dois conjuntos de dados de séries de tempo têm a natureza de coesão integrada, e também podemos aplicar a estatística à sequência desse conjunto.

  Por exemplo, se o diferencial entre dois conjuntos de dados da sequência de tempo for estável, podemos investir com base na estabilidade do diferencial: quando o diferencial entre os dois ativos é muito grande, com base na estabilidade, esperamos que o diferencial se converja, portanto, compramos ações de baixo preço, vendemos ações de alto preço e esperamos que o preço retorne.

  É por isso que a negociação de pares surgiu.

• Estabilidade e métodos de teste

  Estritamente falando, a estabilidade pode ser dividida em estritamente estacionária e fraca. A estabilidade rigorosa é uma estatística descritiva de que uma sequência sempre possui uma função de distribuição invariável, enquanto a estabilidade fraca é uma estatística descritiva de que a sequência tem uma constante invariável. Todas as sequências de estabilidade forte satisfazem a estabilidade fraca, mas não o contrário.

  

  Um exemplo de aplicação

  A primeira coisa a ser observada é que a correlação não é correlação. Nós construímos artificialmente dois conjuntos de dados para visualizar a correlação de forma intuitiva. Importar numpy como np importar pandas como pd import seaborn importar modelos de estatísticas importar matplotlib.pyplot como plt from statsmodels.tsa.stattools import coint

  Construção de dados

  Primeiro, construímos dois conjuntos de dados, cada um com 100 de comprimento. O primeiro é 100 mais um ponto de tendência descendente e mais uma distribuição normal padrão. O segundo é 30 mais uma distribuição normal padrão.

  

  

  Obviamente, ambos os conjuntos de dados são desiguais, pois os valores da média variam com o tempo. Mas os dois conjuntos de dados são conjugados, pois suas sequências de divisões são desiguais:

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

  

  No gráfico acima, pode-se ver que a linha azul está sempre a fluir em torno do valor médio.

• O nó

  Se a coesão for explicada do ponto de vista matemático, será muito mais complexa, e as aulas de quantificação futuras estarão envolvidas.

Compartilhe, transforme-se em aula de quantificação, gerencie perguntas.