Discussione sull’articolo "Approccio econometrico all'analisi dei grafici"
Ti stai perdendo delle opportunità di trading:
- App di trading gratuite
- Oltre 8.000 segnali per il copy trading
- Notizie economiche per esplorare i mercati finanziari
Registrazione
Accedi
Accetti la politica del sito e le condizioni d’uso
Se non hai un account, registrati
Il nuovo articolo Approccio econometrico all'analisi dei grafici è stato pubblicato:
Questo articolo descrive in particolare i metodi econometrici di analisi, l'analisi di autocorrelazione e l'analisi della varianza condizionale. Qual è il vantaggio dell'approccio qui descritto? L'uso dei modelli GARCH non lineari consente di rappresentare formalmente la serie analizzata dal punto di vista matematico e di creare una previsione per un numero specificato di passaggi.
È ovvio che l'oggettodell'analisi è una serie di prezzi (i suoi derivati), che è una serie temporale .
Gli econometristi studiano le serie temporali dal punto di frequenza ai metodi (analisi dello spettro, analisi wavelet) e ai metodi del dominio del tempo (analisi di correlazione incrociata, analisi di autocorrelazione). Al lettore è già stato fornito l'articolo "Building Spectrum Analysis" che descrive i metodi di frequenza. Ora suggerisco di dare un'occhiata ai metodi del dominio del tempo, all'analisi dell'autocorrelazione e all'analisi della varianza condizionale in particolare.
I modelli non lineari descrivono il comportamento delle serie temporali dei prezzi in modo migliore rispetto a quelli lineari. Ecco perché in questo articolo ci concentriamo sullo studio di modelli non lineari.
Le serie temporali dei prezzi hanno caratteristiche speciali che possono essere prese in considerazione solo da alcuni modelli econometrici. Prima di tutto, tali caratteristiche includono: "fat tail", clusterizzazione della volatilità ed effetto leva.
Autore: Denis Kirichenko