Discussão do artigo "Critério de homogeneidade de Smirnov como indicador de não-estacionaridade de séries temporais" - página 3

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Aleksey Vyazmikin #:

Como isso é possível? Eu entendi corretamente que o dia anterior e o dia 100 dias atrás terão métricas de avaliação semelhantes, como se o dia anterior e o dia anterior não fossem semelhantes? Ou seja, a diferença varia em um intervalo estreito?

Bem, é igualmente interessante observar um histograma da frequência de alteração da distribuição.

As distâncias de Smirnov em si certamente serão diferentes quando calculadas em pares sequencialmente e da maneira que você sugere, mas a distribuição dessas distâncias não deve mudar.
Parece-me que, se compararmos mil papagaios por altura em pares ou um último papagaio com todos os anteriores, chegaremos aos mesmos resultados =)
 
Aleksey Nikolayev #:
Deve ser N/2.

Como você chegou a essa conclusão?

Talvez eu tenha entendido algo errado no método....

 
Aleksey Vyazmikin #:

Como você chegou a essa conclusão?

É uma intuição muito superficial baseada em teóricos/matemática. É comum neste fórum estudar essas ciências em troca de dinheiro de seus depósitos, mas há maneiras gratuitas - você pode experimentar o método no SB e comparar com os preços reais.

A Matstat e a prática dizem que não se deve tentar extrair muitas informações de uma amostra. Portanto, estou horrorizado com grande parte da forma como o MO é usado para preços.
 
Aleksey Nikolayev #:

Normalmente, uso a implementação do pacote trend no R. Há referências a fontes na descrição.

Gostaria de saber que tipo de teste pode ser aplicado para verificar se o lucro do TS não é acidental

 
mytarmailS #:

Gostaria de saber qual teste pode ser aplicado para perceber que o lucro do TC não é obtido por acaso

Você pode fazer algum teste de tendência e verificar o patrimônio líquido. Por exemplo, no mesmo pacote, há sens.slope() para calcular a inclinação da tendência e o intervalo de confiança para ela. Esse teste também é amplamente conhecido em círculos restritos.
 
Евгений Черныш #:
O critério de Smirnov (e outros semelhantes) é um indicador, se assim posso dizer, do nível zero, básico. Ele não diz se você deve comprar ou vender, mas sim quantos dados devem ser usados para analisar os indicadores de primeiro nível, como o FDI, que já dão sinais para negociação. Pelo menos é assim que eu vejo.

Não, a dimensão fractal é outro indicador da "certeza" do mercado e não fornece sinais de compra ou venda. Foi por isso que sugeri que ele fosse semelhante ao Smirnov (ajustado para parâmetros).

 
Stanislav Korotky #:

Não, a dimensão fractal é outro indicador da "certeza" do mercado e não fornece sinais de compra ou venda. Foi por isso que sugeri que ele deveria ser semelhante ao Smirnov (com correção para parâmetros).

O autor lhe disse corretamente que Smirnov é mais simples porque é definido por uma distribuição unidimensional de incrementos. A fracionalidade é definida, no mínimo, pela distribuição conjunta bidimensional de dois incrementos sucessivos.

 
Stanislav Korotky #:

Não, a dimensão fractal é outro indicador da "certeza" do mercado e não fornece sinais de compra ou venda. Foi por isso que sugeri que ele deveria ser semelhante ao Smirnov (com correção para parâmetros).

Eu não estava prestando atenção, desculpe. Dei uma olhada rápida no meu telefone e pensei que fosse uma das variações de um indicador técnico padrão.

O indicador FDI tenta responder à mesma pergunta que o indicador Hirst: "A série temporal dada é um passeio aleatório ou não?".

O indicador Smirnov responde à pergunta: "Essa série temporal é homogênea (estacionária) ou não?"

O indicador de Smirnov pode distinguir dois passeios aleatórios um do outro se eles tiverem propriedades estatísticas diferentes, mas não determina se os preços reais são passeios aleatórios. Para ser mais preciso, o indicador de Smirnov reage à presença de dependências nos dados, como pode ser visto na distribuição de distância de Smirnov para autorregressão e mapeamento logístico, mas ele capta principalmente (e essa é sua principal tarefa) a heterogeneidade nos dados. Escrevi sobre isso no artigo e vou repetir: não sei como separar a influência puramente não estacionária da presença de dependências na série, portanto, o indicador Smirnov só pode ajudar indiretamente com a questão do SB.

Por outro lado, o FDI precisa da definição da janela de amostragem. Se usarmos uma janela deslizante fixa (que seja 30) e traçarmos a distribuição dos valores desse indicador, teremos o seguinte resultado:

PDF FDI(30) EURUSD Diário


Como você pode ver, a distribuição do indicador é um ruído gaussiano branco com uma média de aproximadamente 1,5.
E o que isso significa para esse indicador? Que, calculado em uma janela móvel fixa, ele aceita a hipótese de mercado eficiente. Outra questão é como ele calcula essa dimensão fractal, quão correto é esse algoritmo. Não posso dizer nada aqui, pois não sei como ela é calculada corretamente.
 
Aleksey Nikolayev #:

O autor escreveu corretamente que Smirnov é uma coisa mais simples, pois é definida por uma distribuição unidimensional de incrementos. A fracionalidade é definida, no mínimo, por uma distribuição conjunta bidimensional de dois incrementos sucessivos.

Nesse indicador de IDE, não há nenhuma função de distribuição empírica usada. Nem univariado nem multivariado, ele usa incrementos de preço em uma janela deslizante, cada incremento é normalizado pelo tamanho da amostra e, em seguida, a soma desses valores absolutos normalizados (comprimento) é realmente encontrada, após o que a fórmula para encontrar o IED é aplicada.

val[i]=1+(MathLog(length)+MathLog(2))/MathLog(2*inpFdiPeriod);
 
Евгений Черныш #:

Esse indicador de IED não usa função de distribuição empírica de forma alguma. Nem univariado nem multivariado, ele usa incrementos de preço em uma janela deslizante, cada incremento é normalizado pelo tamanho da amostra e, em seguida, a soma desses valores absolutos normalizados (comprimento) é realmente encontrada e, então, a fórmula para encontrar o IED é aplicada.

Eu me referi à fractalidade como tal, não a um indicador específico dela. Geralmente, ela está associada à persistência/antipersistência de uma série, que está relacionada à dependência de incrementos vizinhos, que, por sua vez, é determinada por sua distribuição conjunta.

Se falarmos de indicadores específicos de fractalidade, o FDI não é muito bom, pois requer muitos dados para o cálculo e não fornece valores para o intervalo de confiança da dimensionalidade.

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