La comprensión intuitiva en conjunto

La comprensión intuitiva en conjunto

Introducción: El objetivo de este artículo es dar una introducción intuitiva al concepto de integración, ayudar a entender su significado básico, los motivos de este concepto y los sencillos escenarios de aplicación.

• El trabajo de integración

  Aquí sólo quiero señalar que la definición intuitiva de la coherencia no implica una definición de símbolos matemáticos estrictos ni una deducción de fórmulas estrictas.

  Si está interesado, puede consultar: Wikipedia Cointegration.

  ¿Por qué ser equilibrado/coordinado?

  Cuando hablamos de integración, tenemos que hablar de estabilidad.

  En pocas palabras, la estabilidad es una propiedad de la secuencia que se mantiene estable a lo largo del tiempo, y es una propiedad que nos gusta mucho cuando hacemos predicciones de análisis de datos. Si un conjunto de datos de la secuencia de tiempo es estable, significa que sus medias y diferencias se mantienen constantes, por lo que podemos usar algunas técnicas estadísticas convenientemente en la secuencia.

  

  Foto de la fuente: Wikipedia

  En el gráfico anterior, la secuencia de reposo es una secuencia plana, y podemos ver que siempre está oscilando alrededor de una media a largo plazo, mientras que la secuencia de reposo es una secuencia no plana, y podemos ver que su media a largo plazo está cambiando.

  Para dar un ejemplo de aplicación, si la serie de precios de un activo (o la diferencia de precios entre dos series) es plana, entonces cuando se desvía de su valor medio, se puede esperar que el precio regrese a este valor medio en algún momento futuro. Podemos aprovechar esta propiedad para invertir y obtener ganancias. Supongamos que una acción tiene un valor promedio a largo plazo de $9, y ahora tiene un valor de $8. Si después de la prueba, consideramos que la serie histórica de esta acción es plana, y supongamos que esta estabilidad puede mantenerse, podemos comprar esta acción y esperar que su precio regrese a $9, obteniendo un beneficio de $1.

  Este es un seguimiento de precios de las acciones de naturaleza estable:

  

  La estabilidad es útil, pero en realidad, la gran mayoría de las acciones son inestables, entonces ¿podemos aprovechar la estabilidad para obtener ganancias? La respuesta es que sí, entonces la cointegración aparece. Si dos conjuntos de secuencias no son estables, pero su combinación lineal puede obtener una secuencia plana, entonces decimos que los dos conjuntos de datos de la secuencia de tiempo tienen la naturaleza de la integración, y también podemos aplicar la estadística a la secuencia de este conjunto.

  Por ejemplo, si la diferencia entre los dos grupos de datos de la secuencia de tiempo es estable, podemos invertir en beneficio de la estabilidad de la diferencia: cuando los precios de las dos acciones son demasiado diferentes, según la estabilidad, esperamos que los precios se acerquen, por lo que compramos acciones baratas, vendemos acciones altas, y realizamos operaciones inversas para obtener beneficios mientras esperamos que el precio regrese.

  Es el origen del trading de pares. ¿No es muy claro?

• Estabilidad y métodos de inspección

  Estrictamente hablando, la estabilidad se puede dividir en estricta estabilidad y baja estabilidad. La estabilidad estricta se refiere a una secuencia que siempre tiene una función de distribución invariable, mientras que la estabilidad débil se refiere a una estadística descriptiva de una constante que indica que la secuencia tiene una estabilidad invariable. Todas las secuencias de estabilidad fuerte cumplen con estabilidad débil, pero no lo contrario.

  

  Un ejemplo de aplicación.

  Lo primero que hay que señalar es que las relaciones de integración no son correlaciones. Hemos construido artificialmente dos conjuntos de datos para ver las relaciones de integración de manera intuitiva. Importar numpy como np Importar pandas como pd Importado por mar Importar modelos de estadísticas Importar matplotlib.pyplot como plt Desde statsmodels.tsa.stattools importar monedas

  Construcción de datos

  Primero, construimos dos conjuntos de datos, cada uno de 100 de longitud. El primer conjunto de datos es 100 más un término de tendencia descendente más una distribución normal estándar. El segundo conjunto de datos se basa en 30 más una distribución normal estándar adicional.

  

  

  Obviamente, ambos conjuntos de datos son no estables, ya que los valores de la media varían con el tiempo. Pero ambos conjuntos de datos tienen una relación de integración, ya que sus secuencias de diferenciación son estables:

  el gráfico ((Y-X); plt.axhline (((Y-X).mean ((),color=red, estilo de línea=""); En el caso de las empresas que no cumplen con los requisitos de la presente Directiva, el importe de la ayuda se fijará en el importe de la ayuda. En el caso de las empresas que no cumplen los requisitos de la presente Directiva, la autoridad competente podrá, en su caso, establecer un procedimiento para determinar si la aplicación de los requisitos de la presente Directiva es compatible con el mercado común.

  

  En el gráfico anterior, se puede ver que la línea azul ha estado oscilando alrededor del valor medio; mientras que el valor medio no cambia con el tiempo (de hecho, los lados no varían con el tiempo).

• Los nudos

  Si se explican las colaboraciones desde un punto de vista matemático, serán más complejas, y las clases de cuantificación posteriores estarán involucradas. Solo hicimos una simple introducción a nivel de comprensión del nivel 0, con el objetivo de que todos puedan combinar mejor las colaboraciones con las aplicaciones reales.

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