炒股的概率问题

老黄

Time series不能Cov吗？一样的吧，stationary distribution, X = X(x), time series, X = X(x, t)。你说的cross sectional，似乎是指在fixed length look back window里面考虑stationary distribution。可是time ...
Diffusion 发表于 2009-12-14 17:32

不是说TS不能算Cov。这里A和B的不相关是指选股上的不相关。

bobcat

实用的程序选出的股票本来就很少，譬如8000个股票中选出100个。两个系统若再是独立的话，
交集就极小了，没什么用了。

Diffusion

不是说TS不能算Cov。这里A和B的不相关是指选股上的不相关。
老黄 发表于 2009-12-14 17:56

是啊。看我的定义。X和Y的Cov不就是两个model选股是相关性吗。

考虑两个随机变量，X和Y，分别代表股票被模型A或者B选中，被模型A选中则X=1，否则X=0。被模型B选中则Y=1，否则Y=0。

老黄

是啊。看我的定义。X和Y的Cov不就是两个model选股是相关性吗。


Diffusion 发表于 2009-12-14 18:02

你的这个描述是错误的
"Cov(X,Y) = (E((X-E(X))(Y-E(Y))。因为对任何一个股票，X = Y = 1，所以E(X)=E(Y) = 1，所以Cov(X,Y) = E((X - 1)(Y - 1))。基于同样原因，X = Y = 1，Cov(X,Y) = 0。当然这个只是说明A和B不相关。不过这个就够了。"

1. Cov = 0 不等同于 不相关。  一般来讲 ： 不相关 =》 Cov=0。   Cov=0  not=》 不相关
2.  不相关在这里的意思是  P(X | Y) = P(X)   P(Y|X)=P(Y)

Diffusion

你的这个描述是错误的
"Cov(X,Y) = (E((X-E(X))(Y-E(Y))。因为对任何一个股票，X = Y = 1，所以E(X)=E(Y) = 1，所以Cov(X,Y) = E((X - 1)(Y - 1))。基于同样原因，X = Y = 1，Cov(X,Y) = 0。当然这个只是说明A和 ...
老黄 发表于 2009-12-14 18:12

Let's clarify the terms we are using first. 相关, correlation, according to http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation_and_dependence, Cov(.,.) = 0 means there is no correlation.
独立, independent, X and Y are independent implies that Cov(X,Y) = 0. But Cov(X,Y) = 0 not necessarily mean X and Y are independent.
X and Y are independent means that P(X and Y) = P(X) P(Y), which will lead to your formula on the conditional probability, I think.

老黄

Let's clarify the terms we are using first. 相关, correlation, according to http://en.wikipedia.org/wiki/Correlation_and_dependence, Cov(.,.) = 0 means there is no correlation.
独立, independent, ...
Diffusion 发表于 2009-12-14 18:25

true. 这里的‘不相关’应该是independ一类的意思，否则没有实际意义。
correlation 在我看来，只是观察后得到的一个statistics

bobcat

哈哈，本猫斗胆加一个译法：independent = 不相干。如何？

老黄

哈哈，本猫斗胆加一个译法：independent = 不相干。如何？
bobcat 发表于 2009-12-14 18:41

同意。好几次我都想这么码字，只是怕越说越乱

Diffusion

不相干，这个好。