¿Tiene sentido interpretar la autocorrelación y el test de caja en 5 puntos de datos?

Question

Estoy tratando de ver si después de negociar una acción los movimientos del precio a los 2, 5, 7, 10, 30 y 60 segundos después muestran alguna autocorrelación. Abajo tengo los retornos del precio de mi operación a los 2,5,7,10 30 y 60 segundos después de mi operación.

¿Tiene sentido ejecutar una prueba acf en r para ver si hay autocorrelación y la prueba de la caja o 6 puntos de datos no son suficientes para ejecutar la prueba?

¿Importa también que mis devoluciones no estén espaciadas uniformemente?

r<- c(.2,.3,.3,.5,1,1.1)
acf(r)
Box.test(r, lag = 1, type = c("Box-Pierce", "Ljung-Box"), fitdf = 0)

Gracias

Answer 1

Se puede hacer con 6 puntos de datos. Sin embargo, dos advertencias:

1) Si las devoluciones no están espaciadas uniformemente, hay que hacer algunos ajustes. Este tema podría ayudar.

2) Con sólo seis puntos de datos obtendrás enormes desviaciones estándar, por lo que casi seguro que tus estadísticas no serán significativas y no podrás hacer nada con ellas.