Supongamos que te encuentras con un sistema de trading financiero que comienza verificando el Promedio Móvil de 200 períodos de una seguridad, ya sea por sí solo o en conjunto con los datos de precios de la seguridad, tal vez señalando evidencia alcista mientras el precio está por encima del Promedio Móvil de 200 y señalando evidencia bajista mientras el precio está por debajo del Promedio Móvil de 200, o cualquier otra interpretación de ejemplo que prefieras.
Luego, el sistema verifica el Promedio Móvil de 199 para obtener evidencia confirmatoria, con respecto a la misma interpretación que en el caso del Promedio Móvil de 200. Luego verifica el Promedio Móvil de 201 para obtener más evidencia confirmatoria. Tal vez verifica 5 o 7 de estos Promedios Móviles agrupados antes de sentirse seguro si todas las evidencias apuntan en la misma dirección.
Obviamente, este es un sistema de trading absurdo, pero me equivoqué en mi entendimiento de cómo cuantificar su absurdo. Solía llamar a este problema autocorrelación. Creía que el término significaba "correlación automática," describiendo (en el extremo más alto de un continuo) dos indicadores que automáticamente producen evidencia alcista/bajista, señales de compra/venta, etc., solo por su construcción, independientemente de su poder explicativo derivado de la seguridad, y como resultado, el par de indicadores juntos no podrían ser mejores que el más predictivo de los dos. De manera similar para los sistemas de trading que involucran más de dos indicadores.
Desde entonces he aprendido lo que realmente significa la autocorrelación, pero ahora no sé cómo cuantificar el problema anterior, para poder identificarlo en contextos menos obvios. ¿Para el caso especial en el que la regla de decisión general de un sistema de trading es una combinación lineal de las piezas de evidencia producidas por sus indicadores, sería este un ejemplo del fenómeno conocido como multicolinealidad? ¿Cómo se estudiaría en el caso más general, no necesariamente lineal?
