La aplicación de modelos con el supuesto de normalidad en los datos de ticks?

Question

Principiante pregunta. Después de haber leído un par de artículos y capítulos de libro sobre datos de alta frecuencia de previsión, que me sorprende (y confuso) que la misma serie de tiempo se pueden aplicar técnicas de alta frecuencia/ tick datos que para las frecuencias más bajas.

De datos de alta frecuencia parece claro que no siguen una distribución normal, dado que los precios cambian en pasos discretos, tienen un mínimo de garrapatas tamaño, gal-1 de autocorrelación, etc. Por lo tanto ¿cómo pueden los investigadores de la aplicación de técnicas que tienen fuertes de los supuestos de normalidad? (por ejemplo, el análisis de la mediados de-la evolución de los precios y firmado el volumen de las transacciones utilizando el vector de autorregresión de Hasbrouck).

Por ejemplo [1] se describe un proceso autorregresivo (VAR) de la cita-revisión del modelo que se refiere a mediados de los cambios de precios a firmado tamaño de comercio. Claramente, la diferencia en el mediados de-los precios son discretos y yo diría ressembles los datos de recuento.

[1] la Medición de la Información de las Operaciones Bursátiles Joel Hasbrouck, Finanzas Cuantitativas, 1991, Revista de Finanzas pdf

Answer 1

Estoy tratando de formular una respuesta para este último los usuarios del sitio y, con la esperanza de atraer a algunos de los más experimentados de alta frecuencia a los comerciantes a seguir reaccionar a mi post.

Primero de todo, me gustaría aviso de que el papel que usted ha mencionado fue publicado en 1991. Creo que la alta frecuencia de comercio ha evolucionado mucho desde entonces, y que hoy en día HF estrategias son más evolucionado.

Por lo que sé, de alta frecuencia de negociación involucra muchos tipos diferentes de estrategias, algunas de las cuales no están relacionados con los supuestos de normalidad. Por ejemplo, si usted quiere operar arbitragist estrategias, usted tendrá comercio de alta frecuencia con el fin de atrapar el arbitraje de oportunidad (de lo contrario, alguien más rápido podría haber aprovechado ya, y la oportunidad se ha ido), sin embargo esta estrategia claramente no se basa en el supuesto de normalidad. Seguimiento de tendencias en alta frecuencia (que fue el tema de mi tesis de master) no depende de la probabilística de la asunción, ya sea, más que una técnica o estrategia comportamental.

Desde un punto de vista general, también se podría discutir la validez de la normal de la asunción, incluso en una mayor frecuencia como Sornette muy brillantemente muestra en su libro. Hay una cita de el Origen de la Riqueza que estoy bastante de lujo relacionados con la financiación de la investigación siempre suponiendo que la hipótesis poco realistas en las finanzas "mierda en, una mierda de fuera".

Como cuestión de hecho, usted tendrá que añadir un poco de ruido a su modelo con el fin de hacer que sea realista, pero este ruido puede ser parte de un marco que hace que el total de la distribución no es muy normal, o al menos con una volatilidad que significativamente evolucionar a pesar de la hora (GARCH Asimétrico , por ejemplo).

Por lo tanto, dudo seriamente que cualquier estrategia rentable (en el largo plazo) que realmente se basan en puros supuestos de normalidad.

Yo estaría más que feliz de estar equivocado.