La Sincronización De Datos

Question

Estoy trabajando sobre las tendencias del mercado. Tengo a diario los precios de 33 activos de los diferentes mercados. Me preguntaba si hay alguna forma de cancelar los efectos de los diferentes horarios de apertura/cierre.

Me han dicho que una media móvil a lo largo de cuatro días sería suficiente; creo que un programa semanal de media móvil debe mejorar muchas cosas. Como observo una media móvil de 50 días para observar las tendencias del mercado, yo realmente no veo el punto de hacer este primer promedio móvil.

Hay alguna bibliografía sobre este tema? Hay soluciones simples para cancelar los efectos de los mercados de desincronización?

Answer 1

Efectos de la no-contemporáneos de comercio (es decir, diferentes fechas de cierre) para la gestión de riesgos son cubiertos en este artículo (preprint,enlace a diario).

La conclusión es que un promedio móvil de proceso, en el sentido de análisis de series temporales puede manejar la cruzada resultante de autocorrelación. Esto significa que en cada paso que se han quedado correlaciones (por ejemplo, Japón hoy en día para NOSOTROS el día de ayer), pero sólo para los gal $1$.

En caso de querer utilizar por ejemplo, la Hodrick-Prescott-filtro en un filtro de Kalman ajuste para el ajuste de una tendencia, este modelo de enfoque podría mejorar la imagen (no puedo decir de la experiencia, sino como una idea ...). Para obtener más información sobre la HP-filtro, usted puede comenzar aquí.

Answer 2

Otra solución es convertir la serie diaria a semanal. Alternativamente, si usted tiene que utilizar el diario de datos, este documento describe cómo crear un sincronizada de retorno, que podría presumiblemente ajustar en un sincronizado hipotético precio.

En general, el problema es la falta de datos, que rápidamente se puede conseguir que en algunas de las técnicas más avanzadas (por ejemplo, la generación de los datos que faltan en un muestreo de Gibbs enfoque). El Filtro de Kalman enfoque que Richard menciona también es muy popular en la literatura. En la economía, que el uso de filtros Kalman para "Nowcast" con el fin de manejar diferentes desfases, que es similar a algunos de los datos no está disponible en algunos mercados. Me gustaría tener especial cuidado de que los resultados tiene sentido.

Answer 3

Si usted está preguntando por la estructura de covarianza, entonces el más simple asincrónica estimador es que a partir de Hayashi-Yoshida - Corsi-Audrino que evita cualquier prejuicio de la sincronización. Existe una amplia literatura desarrollada en la parte superior, de tratar con la microestructura de ruido y de autocorrelación para la mejora de la eficiencia, pero la forma básica por lo general debe ser suficiente en la práctica.

VMA&c y los filtros son, sin duda, también es factible, pero a veces excesivo, como la clásica falta de datos de métodos tales como la maximización de la expectativa.