追问

谢谢老师。不过我还不太明白。有了appraisal，所以导致correlation比之前的增加，我这个理解对么？如果不对应该如何理解？

追问

谢谢老师。不过我还不太明白。有了 appraisal ，所以导致 correlation 比之前的增加，我这个理解对么？如果不对应该如何理解？

追答

有了appraisal，correlation变小。因为appraisal data可以看成一种smooth，也就是减少了极值。这个时候，每个X相对于均值的距离减少，而Y相对于均值的举例不变，所以cov减少，correlation减少。

追问

那就回到之前的一个定义，就是non stationary得解释。数据长，包括multiplies regime，所以减小样本量，用high frequent data(也就代表少了smooth)，导致correlation下降。从这里得出，少了smooth，correlation减少。故有smooth，correlation大。我理解的对否？

追答

同学你好。什么叫数据长？

追答

而且什么叫数据长就要减少样本量？减少样本量，怎么会用high frequent data呢？不好意思，我不是很明白你的逻辑。

追问

不不，我套用了另一个概念。non-stationarity 问题，导致不平稳数据。risk that data include multiplie regime，所以较小样本量，故用high frequent data(着就以为着没有平滑)，correlation下降。所以，没有平滑 correlation下降。我这么理解有问题么？

追问

因为我知道non-stationarity的结论，都类似说的smooth data的事情，但套用起来不对啊？

追问

并且，我还是认为，smooth data导致correlation上升，请看图。这两个correlation明显第一个大啊

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追答

同学你好。high frequent data不是unsmooth。有联系，但是不是一回事。high frequent data是指我把一年的数据变成一天的，增加noise，correlation减少。 而unsmooth和smooth如图。

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追问

明白了！感谢王老师。