El Bloque De Arranque De Rentabilidad Relativa

Question

Quiero ejecutar un bloque de arranque en la rentabilidad relativa, pero no estoy seguro de si restando la media es importante.

Un bootstrap de la secuencia es una secuencia sintética generada usando la secuencia original. Si eres de backtesting o la estimación de ciertas medidas, tales como la volatilidad o la media, entonces usted puede utilizar el bootstrap para obtener un intervalo de confianza en estos valores. El problema está en la forma en que los archivos de inicio de la secuencia se genera. Usted tiene que cortar la secuencia original en bloques, para el bloque de bootstrap, y seleccione los bloques uniformemente al azar y colocarlos en la secuencia en que se han seleccionado hasta que haya un nuevo bootstrap secuencia de longitud n. Usted no puede utilizar el precio original, así que hay que utilizar los precios relativos. Estos precios relativos son la misma como 1 día vuelve. Me pregunto si la media de centrado es importante en la práctica. Actualmente tengo la diferencia de sus registros,

$\log\left(\frac{r_t}{r_{t-1}}\right)$

pero parece que algunas publicaciones han sugerido restando la media de la devolución de la diferencia de los registros de

$\log\left(\frac{r_t}{r_{t-1}}\right) - \mu_r$

La mayoría de los trabajos tienen un presupuesto de cero significa que las secuencias. Es fácil de cero significa, pero me temo que esto presenta algunos de oteo sesgo de la media de toda la secuencia es la única conocida con el conocimiento de la secuencia completa. ¿Por qué es restar la media útil o importante en la práctica?

Answer 1

Esto, obviamente, depende de lo que usted está tratando de hacer, pero ya que estamos hablando devuelve cero centrado es lo que se suele hacer, porque de la hipótesis nula afirmando que espera que los rendimientos en exceso son cero. Cero del centro de la distribución, dado que desee para obtener una distribución de la satisfacción de la hipótesis nula. En esta distribución, a continuación, conecte la media de la muestra y obtener un p-valor.

Esto es útil en la evaluación de desempeño. Es lo Aronson en las Pruebas Basadas en el Análisis Técnico cuando la medición de la importancia de la observada en las ganancias. También lo Blanco en Una Realidad para el Espionaje de Datos a la hora de calcular el valor de p para cada modelo. Blanca calcula, por ejemplo, los dos V-valores. Para un solo modelo

$$\bar V_1 = n^{1/2} \bar f_1$$

que es, básicamente, la media de la muestra (ver el artículo en caso de no obtener el $n^{1/2}$ valor) y también tiene la distribución bootstrap

$$\bar V_{1,i}^* = n^{1/2} (\bar f_{1,i}^* - \bar f_1)$$

que como se puede ver es cero centrado a través de la media de la resta. El p-valor se obtiene conectando en $\bar V_1$ en la $\bar V_{1,i}^*$ distribución.

Yo también no diría que esto se agrega cualquier mirando hacia adelante, el sesgo como usted no está utilizando el promedio de la información para tomar cualquier tipo de decisión. Usted simplemente está tratando de determinar si el observado devuelve lo largo de un cierto período de vencer a los retornos esperados de una estrategia al azar.

Answer 2

Al hacer bootstrapping, el problema real es que usted tiene muy pocos eventos para conseguir realmente una distribución real. Hay X métodos para obtener el conjunto original enriquecido, volver a insertar los eventos basa no sólo en la distribución uniforme cuando se selecciona el enésimo caso de que el N total queridos.

Como la media es una de las primeras características de una distribución (el 1er momento), la resta de una media (sea cual sea la razón), implícitamente de tiro la información de distancia. Se podría calcular lo que significa que usted quiera en el final y lo hacen con la intención de cosas.