Нулевая корреляция выборки вовсе не обозначает отсутствие линейной взаимосвязи - страница 56

Называется - приехали. 

Вы же утверждали, что коинтеграция на фин рынках существует. Следовательно, возможен арбитраж - коинтегрированные инструменты всегда "сходятся". Причем тут "движение инструмента кратно больше спрэда"?

Или я не правильно понял? 

Не было никакого примера. Кто то написал название двух инструментов - было. Примера - не было.

Пример двух инструментов, с тестом на коинтеграцию, с описанием ТС с обязательным учетом спрэда 

Что значит "нет"?

Берем регрессию, смотрим на коэффициенты, если вероятность близка 0, то остаток проверяем на единичный корень. Все. Просто выкинул результаты. Лень еще раз все делать. Но в них (на слово) все было нормально. Коинтеграция была.

PS. Нашел целую тему по коинтеграции. Там есть примеры, правда на EViews (где он его взял?). 

library(tseries)
library(zoo)

prices.brk.a <- get.hist.quote(
  instrument = 'BRK-A',
  start = '2010-01-01',
  end = '2013-04-15',
  provider = 'yahoo',
  quote = 'AdjClose'
  )
prices.brk.b <- get.hist.quote(
  instrument = 'BRK-B',
  start = '2010-01-01',
  end = '2013-04-15',
  provider = 'yahoo',
  quote = 'AdjClose'
  )

model <- lm(prices.brk.a ~ prices.brk.b)
spread <- residuals(model)
plot(spread)

summary(model)

adf.test(as.numeric(spread), alternative = 'stationary')

> summary(model)

Call:
lm(formula = prices.brk.a ~ prices.brk.b)

Residuals:
     Min       1Q   Median       3Q      Max 
-1405.40  -143.47   -44.62    83.85  1985.01 

Coefficients:
             Estimate Std. Error  t value Pr(>|t|)    
(Intercept)    92.353    110.787    0.834    0.405    
prices.brk.b 1499.520      1.353 1108.055   <2e-16 ***
---
Signif. codes:  0 ‘***’ 0.001 ‘**’ 0.01 ‘*’ 0.05 ‘.’ 0.1 ‘ ’ 1 

Residual standard error: 290.1 on 822 degrees of freedom
Multiple R-squared: 0.9993,     Adjusted R-squared: 0.9993 
F-statistic: 1.228e+06 on 1 and 822 DF,  p-value: < 2.2e-16 

> adf.test(as.numeric(spread), alternative = 'stationary')

        Augmented Dickey-Fuller Test

data:  as.numeric(spread) 
Dickey-Fuller = -6.1143, Lag order = 9, p-value = 0.01
alternative hypothesis: stationary 

Warning message:
In adf.test(as.numeric(spread), alternative = "stationary") :
  p-value smaller than printed p-value

Вам не жирно будет?

Не умеешь торговать на order-driver market без спреда? Бедняжка.