Обновление для Terra и Advanced
От автора программы:
Доступно очередное обновление для Terra и Advanced.
1) В модуле Intermarket Analysis исправлены некоторые мелкие ошибки.
2) Самый важный вопрос, над которым я сейчас работаю: я пытаюсь найти наиболее подходящий статистический метод для работы в этом модуле. Я покажу вам пример.
Здесь я рассчитал межмаркетный лаговый график Baltic Dry Index (с 1985 года, спасибо Джейку за предоставленные данные по BDI) vs SNP:
Здесь BDI можно рассматривать как опережающий индикатор для SNP с лагом=80 дней. На этом графике мы рассчитали усредненную корреляцию между BDI и SNP.
Обычно в финансах предпочитают использовать медианные значения, а не средние. Если мы рассчитаем карту корреляции (ILC), используя медиану, то получим этот ILC:
И эта картина выглядит более правильной, с моей точки зрения, по сравнению с первым скрином. Здесь мы видим основной пик для lag=0; это означает, что BDI и SNP совпадают со средней корреляцией 18%. Если мы сравним эти графики визуально, то увидим, что это совпадение присутствует; но диаграмма ILC, основанная на корреляции, не видит этого факта: у нас нет пика для lag=0 (первый график ILC).
Это не баг в программе, это специфика финансовых данных. Мы можем столкнуться с такими данными : +70%, -10%, -5%, -15%, -20%; для них средняя корреляция составляет 5%, а медиана -10%. Данные/распределение очень нерегулярны, и этот факт вызывает это несоответствие. Стандартный вывод здесь: вычисление медианных значений будет лучше, чем средних. Но у этого подхода есть своя цена: как мы видим, диаграмма ILC, основанная на медианных значениях, гораздо более изменчива, в то время как наш первый график ILC, основанный на усредненных значениях, выглядит более плавным.
Здесь нет идеального решения. Поэтому я сделал опцию этого выбора доступной для пользователей, она здесь, вы сами можете решить для себя, что для вас предпочтительней:
В качестве компромисса я предлагаю вариант “Combine”, он сочетает средние и медианные значения (=квадратный корень(средний * медиана), но если среднее и медиана показывают противоположные значения (например, +5% и -10%) => объединенное значение будет равно нулю т. е. не доверяйте этой информации.
Это то, что у меня есть сейчас, своего рода научное исследование.
Доступно очередное обновление для Terra и Advanced.
1) В модуле Intermarket Analysis исправлены некоторые мелкие ошибки.
2) Самый важный вопрос, над которым я сейчас работаю: я пытаюсь найти наиболее подходящий статистический метод для работы в этом модуле. Я покажу вам пример.
Здесь я рассчитал межмаркетный лаговый график Baltic Dry Index (с 1985 года, спасибо Джейку за предоставленные данные по BDI) vs SNP:
Здесь BDI можно рассматривать как опережающий индикатор для SNP с лагом=80 дней. На этом графике мы рассчитали усредненную корреляцию между BDI и SNP.
Обычно в финансах предпочитают использовать медианные значения, а не средние. Если мы рассчитаем карту корреляции (ILC), используя медиану, то получим этот ILC:
И эта картина выглядит более правильной, с моей точки зрения, по сравнению с первым скрином. Здесь мы видим основной пик для lag=0; это означает, что BDI и SNP совпадают со средней корреляцией 18%. Если мы сравним эти графики визуально, то увидим, что это совпадение присутствует; но диаграмма ILC, основанная на корреляции, не видит этого факта: у нас нет пика для lag=0 (первый график ILC).
Это не баг в программе, это специфика финансовых данных. Мы можем столкнуться с такими данными : +70%, -10%, -5%, -15%, -20%; для них средняя корреляция составляет 5%, а медиана -10%. Данные/распределение очень нерегулярны, и этот факт вызывает это несоответствие. Стандартный вывод здесь: вычисление медианных значений будет лучше, чем средних. Но у этого подхода есть своя цена: как мы видим, диаграмма ILC, основанная на медианных значениях, гораздо более изменчива, в то время как наш первый график ILC, основанный на усредненных значениях, выглядит более плавным.
Здесь нет идеального решения. Поэтому я сделал опцию этого выбора доступной для пользователей, она здесь, вы сами можете решить для себя, что для вас предпочтительней:
В качестве компромисса я предлагаю вариант “Combine”, он сочетает средние и медианные значения (=квадратный корень(средний * медиана), но если среднее и медиана показывают противоположные значения (например, +5% и -10%) => объединенное значение будет равно нулю т. е. не доверяйте этой информации.
Это то, что у меня есть сейчас, своего рода научное исследование.