Faites attention à certains cas.
Vous l’avez peut-être déjà remarqué, je privilégie les indicateurs car ils sont mathématiques. Et de la même manière, j’essaie de suivre les principes mathématiques appliqués en économie.
Une moyenne mobile autorégressive peu connue, qui est, en bref, un processus stochastique stationnaire en termes de deux polynômes, l'un pour l'autorégression et l'autre pour la moyenne mobile.
Les devises qui n'ont pas subi de correction ont tendance à régresser par rapport à la moyenne mobile.
Comment trouver la corrélation ?
Calcul de matrices et de déterminants entre actifs.
Ex : matrices entre les fluctuations de l'actif du réseau (a) X actif dérivé du même réseau (b).
Déterminant : marché total 1 2 3
C'est un sujet plus avancé et complexe, que j'essaierai d'expliquer plus clairement plus tard, avec des exemples pratiques.
La formule à 3 matrices (3x3) ressemble plus ou moins à ceci :
UNE = [[une, b, c],
[d, e, f],
[g, h, je]]
det(A) = a * (e * i - f * h) - b * (d * i - f * g) + c * (d * h - e * g)
le déterminant ressemble à ceci :
Cij = (-1)^(i+j) * det(Aij)
det(A) = Σ (aij * Cij)
Bien sûr, vous ne devriez pas avoir à le calculer manuellement à chaque fois, mais il est important de comprendre la logique qui se cache derrière. Lorsque j’écrirai l’article, je donnerai des exemples concrets et appliqués.
Vous l’avez peut-être déjà remarqué, je privilégie les indicateurs car ils sont mathématiques. Et de la même manière, j’essaie de suivre les principes mathématiques appliqués en économie.
Une moyenne mobile autorégressive peu connue, qui est, en bref, un processus stochastique stationnaire en termes de deux polynômes, l'un pour l'autorégression et l'autre pour la moyenne mobile.
Les devises qui n'ont pas subi de correction ont tendance à régresser par rapport à la moyenne mobile.
Comment trouver la corrélation ?
Calcul de matrices et de déterminants entre actifs.
Ex : matrices entre les fluctuations de l'actif du réseau (a) X actif dérivé du même réseau (b).
Déterminant : marché total 1 2 3
C'est un sujet plus avancé et complexe, que j'essaierai d'expliquer plus clairement plus tard, avec des exemples pratiques.
La formule à 3 matrices (3x3) ressemble plus ou moins à ceci :
UNE = [[une, b, c],
[d, e, f],
[g, h, je]]
det(A) = a * (e * i - f * h) - b * (d * i - f * g) + c * (d * h - e * g)
le déterminant ressemble à ceci :
Cij = (-1)^(i+j) * det(Aij)
det(A) = Σ (aij * Cij)
Bien sûr, vous ne devriez pas avoir à le calculer manuellement à chaque fois, mais il est important de comprendre la logique qui se cache derrière. Lorsque j’écrirai l’article, je donnerai des exemples concrets et appliqués.