Minería de datos de series temporales financieras y descubrimiento de patrones: ¿más allá del análisis técnico?

Question

Hay muchos trabajos sobre el descubrimiento de patrones en series temporales financieras - pero todos ellos (conocidos por mí) están relacionados con el análisis técnico y ese es un campo (como dicen muchos) que no es una ciencia rigurosa. Así que ¿existen enfoques de descubrimiento de patrones que vayan más allá del análisis técnico y que puedan llamarse ciencia - Por ejemplo, los que intentan descubrir los parámetros del modelo de Markov oculto o los que intentan modelar los diferentes regímenes financieros como respuestas a los acontecimientos macroeconómicos (por ejemplo, la posición del país en el ciclo económico) o como respuestas a otros acontecimientos, por ejemplo, mediante el cambio de la legislación fiscal, los cambios de la política monetaria (tipo de interés, etc.), los esfuerzos de estímulo de los gobiernos, etc.

Answer 1

Creo que es importante entender lo siguiente: El análisis técnico no es riguroso no por los datos utilizados en sí, sino por la metodología empleada.

El análisis técnico clásico utiliza patrones gráficos mal definidos y no tiene una buena metodología cuantitativa para comprobar la exactitud de los resultados.

Muchos de los mismos problemas suelen acechar al análisis fundamental clásico, que utiliza métricas diferentes, por lo que la gran diferencia con las finanzas cuantitativas -según entiendo- es una sistematización matemática de esos conceptos y el uso del método científico para averiguar qué funciona y qué no.

Además, con las finanzas cuantitativas y, especialmente, con el aprendizaje automático (que es el término que se utiliza hoy en día) se puede utilizar todo el kit de construcción de algoritmos que pueden aprender de los datos y hacer predicciones sobre ellos.

Pero incluso el análisis técnico clásico puede hacerse riguroso, véase, por ejemplo, mi respuesta aquí:
https://quant.stackexchange.com/a/8258/12

Answer 2

Así es como entiendo que difieren el análisis técnico y las técnicas matemáticas.

El análisis técnico utiliza predominantemente tres cosas:

1. Niveles de precios
2. Indicadores del nivel de precios
3. Operar con reglas basadas en 1 y 2.

Todo lo que no sea 1, 2 y 3 está fuera del análisis técnico. Naturalmente, su análisis puede abarcar las 3, pero una vez que utiliza una técnica fuera de esas tres, se acerca poco a poco a las técnicas estadísticas y matemáticas. Los ejemplos son los siguientes.

El típico backtester de análisis técnico es, elegir un activo, elegir un intervalo, definir un indicador en barras OHLC en ese intervalo y luego comprar cuando el indicador > valor y vender cuando el indicador < valor.

Supongamos que ahora tiene un sistema de comercio definido por el conjunto de parámetros. Y realizas una validación cruzada para probar su poder predictivo. Mientras que usted ha utilizado el análisis técnico para idear las reglas de negociación, la validación cruzada es una técnica estadística.

Supongamos que ahora ha decidido realizar su análisis. Pero en lugar de fijarte en los niveles de precios, te fijas en los rendimientos de un activo en lugar de en los niveles de precios. Para mí, utilizar los rendimientos de un activo pertenece más al ámbito del análisis matemático que al del análisis técnico.

Por último, hay una gran cantidad de otras estrategias de negociación que se originan en las series de rendimiento. Puedo decir convincentemente que éstas NO son análisis técnicos.