Llevo tiempo buscando cómo se utiliza la descomposición del valor singular en el análisis del comportamiento del precio de las acciones. Sé cómo realizarla en una matriz de precios de acciones, tengo los resultados en python pero no tengo idea de cómo interpretar los resultados. He intentado buscar en todo youtube y en la red y no encuentro ninguna explicación.
Tenga en cuenta que no estoy buscando una explicación del concepto de SVD, sino cómo se interpreta para sus aplicaciones financieras.
Un ejemplo de uso típico de SVD :
Suponga que tiene una matriz cuadrada. Desea aplicar Descomposición Cholesky . Pero Cholesky se queja de que la matriz no es positiva definida. Así que llama a la SVD en su lugar.
A continuación, puede ver si puede ajustar la matriz para obtener una matriz definida positiva que no sea materialmente diferente de su matriz original, y utilizar Cholesky.
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Hola, buena pregunta. ¿Estás realizando la SVD sobre una matriz de precios de acciones ( $N\times K$ N marcas de tiempo por K símbolos de comilla), o está realizando la SVD en los rendimientos de las acciones ( $N\times K$ ) o está realizando la SVD sobre alguna matriz de covarianza ( $K\times K$ )
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Hola, lo estoy realizando sobre una matriz cuadrada que obtuve multiplicando una matriz (N x K) con N marcas de tiempo y K símbolos de ticker por su transposición. Agradecería cualquier ayuda.
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Ah, es realmente una pregunta como esta la que me hace ir a la caza del tesoro para aprender más... Permítanme votar la pregunta sólo para atraer a algunos más eruditos que puedan opinar sobre esto...
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Muchas gracias, se agradece mucho