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¿Cómo pueden funcionar las estrategias de negociación de impulso si los rendimientos no están correlacionados en serie?

En la mayoría de las series temporales financieras está demostrado que los rendimientos no están correlacionados en serie (los rendimientos del día 1 no están correlacionados con los del día 2, etc.). Si este es el caso, ¿cómo pueden funcionar las estrategias de trading de impulso? ¿Cuál es la base matemática que puede explicar por qué funcionan las estrategias de negociación por impulso si no existe, de hecho, una correlación entre el movimiento de los precios de hoy y el de mañana?

EDIT: Como ejemplo, tomemos el Bitcoin (es lo que estoy mirando). Creo que es intuitivamente/visualmente/conceptualmente obvio que hay fuertes patrones de impulso. Sin embargo, he mirado la autocorrelación en los rendimientos en marcos temporales que van desde 1 día hasta 30 días, y no hay autocorrelación. Quizás mi pregunta debería ser la siguiente: ¿Cómo puede expresarse este impulso "subjetivamente obvio", si no es en la autocorrelación de los rendimientos (que está ausente)?

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El impulso de las series temporales consiste en explotar la autocorrelación de los rendimientos. Históricamente ha habido cierta correlación serial en los rendimientos de las acciones individuales para algunos horizontes, aunque no tanto para los índices bursátiles. También en el caso de la renta fija y las materias primas. Las estrategias de impulso transversal pueden explotar además algunos patrones de predictibilidad entre activos distintos de la correlación serial.

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Tú escribiste: Los rendimientos del día 1 no están correlacionados con los rendimientos del día 2. Sí, pero las estrategias de impulso funcionan a frecuencias más largas (6 meses, por ejemplo), donde hay m alguna correlación. Pero como escribió fesman depende del activo, el periodo de tiempo, etc.

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@fesman No estoy muy familiarizado con el momento transversal, pero tengo una comprensión conceptual del momento de la serie temporal. Aunque dices que "el momentum de series temporales consiste en explotar la autocorrelación de los rendimientos", esa es exactamente la cuestión que estoy destacando: para la mayoría de instrumentos financieros, hay no es autocorrelación en los rendimientos. Tomemos como ejemplo el Bitcoin. Creo que estamos de acuerdo en que está muy impulsado por el momento, pero si realizas un análisis básico, verás que los rendimientos del último día/semana/mes no están correlacionados con los rendimientos del día/semana/mes siguiente. ¿Cómo es posible?

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Michael Isichenko Puntos 311

Dejemos que $R_d$ ser la vuelta para el día $d$ . La reversión media significa que $cor(R_d,R_{d+1})$ , $cor(R_{d+1},R_{d+2})$ etc., son todos negativos, lo que se acerca a la verdad. Bajo condiciones no muy difíciles de conseguir, se puede tener $cor(R_d,R_{d+2})>0$ y $cor(R_d+R_{d+1},R_{d+2}+R_{d+3})>0$ simultáneamente con la reversión de la media. La última desigualdad es un impulso de dos días. Como se indica correctamente en los comentarios, el impulso suele observarse en horizontes más largos (y ocasionalmente también intradía).

Las desigualdades de correlación son útiles y se demuestran con una pregunta de entrevista cuántica (entre otras en este libro ): Si la correlación entre A y B es del 90% y la correlación entre B y C es del 90%, ¿cuál es la correlación entre A y C?

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Entiendo la información que presenta en su respuesta. Sin embargo, lo que no puedo entender es cómo pueden funcionar las estrategias de impulso cuando hay no es autocorrelación detectable en los rendimientos. Estoy trabajando con cripto, por lo que corrió el análisis sobre el mismo. A pesar de que hay (subjetivamente / intuitivamente) un aspecto claro impulso impulsado, no puedo detectar ninguna autocorrelación de los rendimientos en plazos de 1 a 30 días. ¿Cómo pueden funcionar las estrategias de impulso y al mismo tiempo no haber ninguna autocorrelación detectable en los rendimientos?

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La idea es que una subpoblación de rendimientos puede mostrar la autocorrelación que necesitas, la cuestión es cómo saber cuál es la subpoblación y cómo detectar que estás en ella.

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@HarryCrimmins Hm. De acuerdo, entonces estás diciendo que a veces la autocorrelación existe, y a veces no. Pero entonces, ¿cómo detectarías esto de forma imparcial? Por supuesto, si miro un gráfico y sólo analizo la parte en la que hay una tendencia, naturalmente habrá una correlación. Pero, ¿cómo podría detectarla de forma independiente?

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Akash Puntos 8

El quid de la respuesta es que una correlación serial no significativa producirá una acción de precios significativa. Granger y Newbold (1973) demostraron que los paseos aleatorios completamente insesgados de los rendimientos generaban "tendencias" estadísticamente significativas en el precio la mayoría de las veces :-)

[La varianza creciente en el tiempo viola la estacionariedad del precio, si quieres ponerte formal]

Esa es la esencia del problema aquí ;-) DEM

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Entonces, ¿estás diciendo que incluso una pequeña correlación serial se "sumará" para producir una acción significativa del precio? ¿O está diciendo que incluso con una correlación serial inexistente, a veces se producirán grandes movimientos de precios de forma aleatoria (por casualidad)? ¿O es que no he entendido nada? :-P

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El primero. Los paseos completamente aleatorios GENERARÁN tendencias (falsas), como algo natural.

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Así que de acuerdo, entiendo que los paseos completamente aleatorios GENERARÁN (por casualidad) tendencias. Sin embargo, entonces la segunda parte de mi pregunta central sigue siendo - si no hay un verdadero mecanismo subyacente / conductor de las tendencias que (al azar) se producen en una serie financiera, ¿por qué funcionan las estrategias de impulso? Eso sugeriría que las estrategias de impulso captan cambios de precios espurios, lo que significa que hay no una tendencia a la continuidad de las tendencias existentes, lo que significa que estas estrategias deberían (por término medio) no superar al activo subyacente, pero no es así. ¿Ve mi dilema?

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