Manera cuantitativa de evaluar la divergencia y convergencia entre series temporales

Question

Dado, por ejemplo, dos series temporales de precios de activos y su índice de fuerza relativa (RSI) asociado, ¿cuál sería la manera cuantitativa de evaluar convergencia o divergencia en una base de ventana móvil? ¿Me pregunto si WindowRMSD (desviación cuadrática media) no sería apropiado y si existen opciones más adecuadas?

También algo como Gráficos de Control CUSUM no sería apropiado porque implica definir un "objetivo" a partir del cual se mide la divergencia. Esto, por supuesto, no sería adecuado para series temporales financieras porque el "objetivo" estaría en constante movimiento.

Answer 1

Si se trata de operaciones de pares tradicionales de manera cuantitativa, como en dos series temporales no estacionarias con raíces unitarias donde el rendimiento se describe mejor como innovaciones no correlacionadas, con frecuencia puede encontrar que una combinación lineal de las dos es estacionaria en raíz unitaria y, por lo tanto, de reversión a la media. (si eso es así dependerá de los subyacentes aunque, por ejemplo, descuento de Royal Dutch en los años 1980 en relación a Shell).

Esto utiliza marcos llamados Cointegración y Modelos de Corrección de Errores.

Por ejemplo hay "Análisis de Series Temporales Financieras" de Ruey S. Tsay (principalmente ideas básicas), "Pares de Operaciones - Métodos Cuantitativos y Análisis" de Vidyamurthy y "Arbitraje Estadístico: Perspectivas y Técnicas de Trading Algorítmico" de Pole