Discusión sobre el artículo "El criterio de homogeneidad de Smirnov como indicador de la no estacionariedad de las series temporales" - página 3
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¿Cómo es posible? ¿He entendido bien que el día anterior y el de hace 100 días tendrán métricas de evaluación similares, como si el día anterior y el de antes no fueran similares? Es decir, ¿la diferencia varía dentro de un estrecho margen?
Bueno, es igual de interesante observar un histograma de la frecuencia de cambio de la distribución.
Debe ser N/2.
¿Cómo se llega a esta conclusión?
Puede que haya entendido mal algo en el método....
¿Cómo llega a esa conclusión?
Es una intuición muy superficial basada en theorver/matstat. Es común en este foro estudiar estas ciencias por dinero de tus depósitos, pero hay formas gratuitas - puedes probar el método en SB y comparar con precios reales.
Matstat y la práctica dice que no se debe tratar de sacar demasiada información de una muestra. Por lo tanto, sólo estoy horrorizado por gran parte de cómo MO se utiliza para los precios.Yo suelo utilizar su implementación del paquete trend en R. Hay referencias a fuentes en la descripción.
Me pregunto qué tipo de prueba se puede aplicar para darse cuenta de que el beneficio de la TS no es accidental
Me pregunto qué prueba se puede aplicar para darse cuenta de que el beneficio del TC no se obtiene por casualidad
El criterio de Smirnov (y otros similares) es un indicador, si se me permite la expresión, del nivel cero, básico. No te dice si debes comprar o vender, te dice cuántos datos debes tomar para analizar los indicadores de primer nivel, como el IED, que ya dan señales para operar. Al menos así lo veo yo.
No, la dimensión fractal es otro indicador de "certidumbre" del mercado y no da señales de compra o venta. Por eso sugerí que fuera similar a Smirnov (ajustado por parámetros).
No, la dimensión fractal es otro indicador de la "certidumbre" del mercado y no da señales de compra o venta. Por eso sugerí que fuera similar a Smirnov (con corrección por parámetros).
El autor le dijo correctamente que Smirnov es más sencillo porque se define mediante una distribución unidimensional de incrementos. La fractalidad se define, como mínimo, por la distribución conjunta bidimensional de dos incrementos sucesivos.
No, la dimensión fractal es otro indicador de la "certidumbre" del mercado y no da señales de compra o venta. Por eso sugerí que fuera similar a Smirnov (con corrección por parámetros).
No estaba prestando atención, lo siento. Eché un vistazo rápido desde mi teléfono y pensé que era una de las variaciones de un indicador técnico estándar.
El indicador IED intenta responder a la misma pregunta que el indicador Hirst: "¿Es la serie temporal dada un paseo aleatorio o no?".
El indicador de Smirnov responde a la pregunta: "¿Es esta serie temporal homogénea (estacionaria) o no?".
El indicador de Smirnov puede distinguir dos paseos aleatorios entre sí si tienen propiedades estadísticas diferentes, pero no determina si los precios reales son paseos aleatorios. Para ser más precisos, el indicador de Smirnov reacciona ante la presencia de dependencias en los datos, como puede verse en la distribución de distancia de Smirnov para la autoregresión y la cartografía logística, pero principalmente (y ésta es su tarea principal) capta la heterogeneidad en los datos. Escribí sobre ello en el documento y lo repetiré, no sé cómo separar la influencia puramente no estacionaria de la presencia de dependencias en las series, por lo que el indicador de Smirnov sólo puede ayudar indirectamente con la cuestión del SB.
Por otro lado, el IED necesita la definición de la ventana de muestreo. Si tomamos una ventana de muestreo fija (que sea 30) y trazamos la distribución de valores de este indicador, esto es lo que obtenemos:
El autor ha escrito correctamente que Smirnov es algo más sencillo, ya que se define por una distribución unidimensional de incrementos. La fractalidad se define, como mínimo, por una distribución conjunta bidimensional de dos incrementos sucesivos.
En este indicador de IED no se utiliza en absoluto ninguna función de distribución empírica. Ni univariante ni multivariante, toma incrementos de precios en una ventana deslizante, cada incremento se normaliza por el tamaño de la muestra y, a continuación, se halla realmente la suma de dichos valores absolutos normalizados (longitud), tras lo cual se aplica la fórmula para hallar la IED.
Este indicador de IED no utiliza en absoluto la función de distribución empírica. Ni univariante ni multivariante, toma incrementos de precios en una ventana deslizante, cada incremento se normaliza por el tamaño de la muestra, luego se halla realmente la suma de tales valores absolutos normalizados (longitud) y, a continuación, se aplica la fórmula para hallar la IED.
Me refería a la fractalidad como tal, no a un indicador específico de la misma. Suele asociarse a la persistencia/antipersistencia de una serie, que están relacionadas con la dependencia de incrementos vecinos, que a su vez viene determinada por su distribución conjunta.
Si hablamos de indicadores específicos de la fractalidad, el IED no es muy bueno, porque requiere muchos datos para su cálculo y no da valores para el intervalo de confianza de la dimensionalidad.