Двач.hk не отвечает.
Вы видите копию треда, сохраненную 13 сентября в 17:06.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.
Вы видите копию треда, сохраненную 13 сентября в 17:06.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.
Добрый день!
Занимаюсь разработкой аналитической системы, применяемой для торговли активами: акциями или криптовалютами. Эмпирическим путем установил, что некоторые события реальной жизни (например, публикации в твиттере) оказывают влияние на цену того или иного актива.
Во вложениях вы можете увидеть графики цен некоторых активов, подтверждающие озвученную гипотезу. На данные графики нанесены результаты двухсот сорока наблюдений, по одному в минуту: 120 до публикации твита и 120 - после. Голубая линия, параллельная оси ординат, обозначает момент публикации твита, про который достоверно известно, что он связан с данным активом. При этом, приложенные изображения демонстрируют ситуацию, когда событие (твит) совершенно точно и очевидно оказывает влияние на цену. Но есть и ситуации, когда твиты не оказывают влияния, или влияние отрицательно, то есть цена после события снижается.
Мой вопрос заключается в следующем. Как математически, не глядя на график, определить (зафиксировать) факт влияния события на цену актива? Интуитивно предполагаю, что необходимо вычислить стандартное отклонение по результатам первых 120 наблюдений и сравнивать последующие значения с ним. Вот только как это обернуть в математическую формулу, а в последствии - в алгоритм?
Занимаюсь разработкой аналитической системы, применяемой для торговли активами: акциями или криптовалютами. Эмпирическим путем установил, что некоторые события реальной жизни (например, публикации в твиттере) оказывают влияние на цену того или иного актива.
Во вложениях вы можете увидеть графики цен некоторых активов, подтверждающие озвученную гипотезу. На данные графики нанесены результаты двухсот сорока наблюдений, по одному в минуту: 120 до публикации твита и 120 - после. Голубая линия, параллельная оси ординат, обозначает момент публикации твита, про который достоверно известно, что он связан с данным активом. При этом, приложенные изображения демонстрируют ситуацию, когда событие (твит) совершенно точно и очевидно оказывает влияние на цену. Но есть и ситуации, когда твиты не оказывают влияния, или влияние отрицательно, то есть цена после события снижается.
Мой вопрос заключается в следующем. Как математически, не глядя на график, определить (зафиксировать) факт влияния события на цену актива? Интуитивно предполагаю, что необходимо вычислить стандартное отклонение по результатам первых 120 наблюдений и сравнивать последующие значения с ним. Вот только как это обернуть в математическую формулу, а в последствии - в алгоритм?
Также прилагаю примеры отрицательного влияния события на цену актива и примеры отсутствия влияния.
>>2737 (OP)
ну это какая-то обычная прикладная задача из статистики
я не ебу, честно говоря, не математика
ну это какая-то обычная прикладная задача из статистики
я не ебу, честно говоря, не математика
>>2737 (OP)
Гугли cars event study
Как можно заниматься разработкой аналитической системы, и не знать базовых вещей? Ещё один погромист с яндекс-корочкой?
Нужна регрессионная модель (например, капм или фф/арбитраж с гарчем), потом под свою модель выводишь несмещенную состоятельную оценку (для популярных это уже сделано), и потом ебошишь обычный т-тест
Как всегда, статистика тебе не может на 100% сказать, что есть причинная связь, так что надеюсь, что про omitted/confounded переменные ты знаешь, ну и про ошибки 1/2-рода и мощность критерия
Гугли cars event study
Как можно заниматься разработкой аналитической системы, и не знать базовых вещей? Ещё один погромист с яндекс-корочкой?
Нужна регрессионная модель (например, капм или фф/арбитраж с гарчем), потом под свою модель выводишь несмещенную состоятельную оценку (для популярных это уже сделано), и потом ебошишь обычный т-тест
Как всегда, статистика тебе не может на 100% сказать, что есть причинная связь, так что надеюсь, что про omitted/confounded переменные ты знаешь, ну и про ошибки 1/2-рода и мощность критерия
>>2752
Приятно видеть хоть одного успешника 300к/наносек на доске
Приятно видеть хоть одного успешника 300к/наносек на доске
>>2752
Двачую этого.
Влияние событий на индексы вполне успешно исследуется и публикуется в академических журналах, поскольку задача хорошо формализуема и даёт понятные результаты.
Опчик, ты же знаешь, что существуют scopus.com или scholar.google.com?
Двачую этого.
Влияние событий на индексы вполне успешно исследуется и публикуется в академических журналах, поскольку задача хорошо формализуема и даёт понятные результаты.
Опчик, ты же знаешь, что существуют scopus.com или scholar.google.com?
98 Кб, 873x516
Обновить тредНе пробовал почитать что-нибудь о рыночке?
Двач.hk не отвечает.
Вы видите копию треда, сохраненную 13 сентября в 17:06.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.
Вы видите копию треда, сохраненную 13 сентября в 17:06.
Скачать тред: только с превью, с превью и прикрепленными файлами.
Второй вариант может долго скачиваться. Файлы будут только в живых или недавно утонувших тредах. Подробнее
Если вам полезен архив М.Двача, пожертвуйте на оплату сервера.