Para el ajuste y la previsión de datos de series temporales sobre el precio de las acciones, el modelo más frecuente del que he oído hablar es el ARIMA. En realidad, ARIMA consiste en realizar una regresión de los precios de las acciones y los residuos de los precios de las acciones en los días anteriores a la fecha actual. El modelo ARCH y sus derivados modelan las varianzas sobre los datos de los días anteriores.
Sin embargo, para el precio de las acciones, en particular, creo que la mayoría de los operadores no sólo se basan en los precios de las acciones de los últimos días, sino también en las tendencias generales de los últimos meses o incluso años. Por lo tanto, los comportamientos de los operadores no deberían modelarse totalmente en función de los precios de las acciones en los últimos días.
¿Existe un modelo bien establecido que tenga en cuenta los precios de las acciones no sólo en los últimos días, sino también en la tendencia general? O si no, ¿hay alguna razón por la que modelar sólo los precios de las acciones en los últimos días sea mejor que modelar con datos anteriores?
Gracias.
