Me parece muy interesante a donde nos lleva este hilo, respecto a H diría que es un estudio para entender únicamente en un histórico, que sí, que los precios del activo se suelen mover en tendencias si H es mayor de por ejemplo 0,50 pero ya esta, no te va a predecir ni gestionar...y eso lo es todo en el trading...
Yo os puedo demostrar que tengo una herramienta de predicción con elevado poder predictivo, por encima del 80%, lo que no os puedo demostrar es como gestionar ese poder predictivo por dos motivos; el primero es porque no se a donde van a llegar los precios, y en segundo lugar la gestión de la posición por los adverses...esas dos variables resultan mucho más importantes de contemplar en el tipo de sistema que desarrollo yo, tipo swing.
Si queréis os pego un par de pantallazos de lo que para mi es un sistema predictivo de alto poder de predicción, pero no os puedo determinar con alto grado de probabilidad hasta donde llegará el precio ni como gestionarlo, desde un mapa tan claro como el de la predicción. Ya que la predicción desde el punto de la matemática en mi caso es gestionable y robusta con el paso de los años, en cambio la gestión de la posición no¡ si con un sistema predictivo ya tenemos mucho ganado, pero faltan las otras dos patas de difícil modelización, hasta donde llegará el precio? como gestionarlo?...eso es complejo porque hay varias variables que parametralizar y no son exactas o de baja parametralización como en el caso de la predicción.
Precios sintéticos
Re: Precios sintéticos
La entrada te da la probabilidad y la salida la rentabilidad...
Re: Precios sintéticos
Pega, pega
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Si quieres algo de privacidad, cuidado con las Nubes, que nadie ha conseguido todavía ponerles una puerta.
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Re: Precios sintéticos
Cambio lugar de salidas con un 80% de MFE por un sistema de entrada con un MAE del 20% 
PD: wilmar al final H no nos va a decir si sacar el tigre o al León al terreno de lucha
PD: wilmar al final H no nos va a decir si sacar el tigre o al León al terreno de lucha
Re: Precios sintéticos
¿Ka pasao con el mensage de agma?. ¿Me he quedado sin poder leerlo?.
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Re: Precios sintéticos
Bueno, bueno, todavía no está todo dicho. Podría ser.baltic46 escribió:PD: wilmar al final H no nos va a decir si sacar el tigre o al León al terreno de lucha
Tenemos tres conceptos que forman una pescadilla que se muerde la cola, y que convendría teorizar adecuadamente:
Tendencialidad, volatilidad y ruido.
Si lo hacemos bien, puede que haya respuesta positiva.
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Re: Precios sintéticos
La volatilidad representa la frecuencia e intensidad de los cambios de cotización, mediante un cálculo de desviación estándar.
Bien, pero eso no distingue entre cambios continuados en un mismo sentido (alcista p. ej.), de cambios alternativos alcistas / bajistas. Puede darse perfectamente el mismo valor de la vola en ambos escenarios, pero para nosotros son escenarios completamente diferentes; uno para leones y otro para tigres, nada que ver, nos jugamos el dedo del César hacia abajo.
Luego la vola solita no vale para lo que queremos. Puede valer en parte o no valer para esta caracterización de escenarios.
Ayer estuve dándole vueltas a esto y saqué varias expresiones.
A efectos prácticos llegué a algo que ya puso Rafa7:
Volatilidad Aparente direccional ≡ VolatDi
Volatilidad Aparente adireccional ≡ ruido
Volatilidad = VolatDi + ruido
Necesitamos más cosas; poder darle valores en cada momento a esos dos términos, y así podríamos ir sabiendo en qué escenario estamos.
Por avanzar y tener más expresiones para sacar conclusiones matemáticas, preguntaba yo (santos ROBOCOs y parecidos, ¡oh! gurús de aquesta guerra, ¡apareced!, leche, de una vez), si se podría decir que H = Tendencialidad / ruido. De momento no tengo respuesta para esto, salvo que tengo pendiente leer un material que ha puesto X hoy por aquí.
Además, ya debatistéis (yo no partcipé), en caracterizaciones del ruido a través de la comparación entre mechas y cuerpos de velas, cosa sobre la que además se podrían aplicar definiciones de velas más sofisticadas, como Heiken-Ashi, etc.
Y por ahí vamos.
Bien, pero eso no distingue entre cambios continuados en un mismo sentido (alcista p. ej.), de cambios alternativos alcistas / bajistas. Puede darse perfectamente el mismo valor de la vola en ambos escenarios, pero para nosotros son escenarios completamente diferentes; uno para leones y otro para tigres, nada que ver, nos jugamos el dedo del César hacia abajo.
Luego la vola solita no vale para lo que queremos. Puede valer en parte o no valer para esta caracterización de escenarios.
Ayer estuve dándole vueltas a esto y saqué varias expresiones.
A efectos prácticos llegué a algo que ya puso Rafa7:
Volatilidad Aparente direccional ≡ VolatDi
Volatilidad Aparente adireccional ≡ ruido
Volatilidad = VolatDi + ruido
Necesitamos más cosas; poder darle valores en cada momento a esos dos términos, y así podríamos ir sabiendo en qué escenario estamos.
Por avanzar y tener más expresiones para sacar conclusiones matemáticas, preguntaba yo (santos ROBOCOs y parecidos, ¡oh! gurús de aquesta guerra, ¡apareced!, leche, de una vez), si se podría decir que H = Tendencialidad / ruido. De momento no tengo respuesta para esto, salvo que tengo pendiente leer un material que ha puesto X hoy por aquí.
Además, ya debatistéis (yo no partcipé), en caracterizaciones del ruido a través de la comparación entre mechas y cuerpos de velas, cosa sobre la que además se podrían aplicar definiciones de velas más sofisticadas, como Heiken-Ashi, etc.
Y por ahí vamos.
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Re: Precios sintéticos
Ojo una cosita; la expresión
Volatilidad = VolatDi + ruido
es conceptual, no tiene porqué representar una suma directa (parecido a sumar dBs).
Volatilidad = VolatDi + ruido
es conceptual, no tiene porqué representar una suma directa (parecido a sumar dBs).
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Re: Precios sintéticos
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Última edición por Josephine el 29 Ago 2017 21:09, editado 2 veces en total.
Re: Precios sintéticos
Buenos Días .... me tomo la libertad de expresar una opinión adicional a las aquí mencionadas :
* Volatilidad (-) Ruido = Tendencialidad puntual.
* Volatilidad (-) Ruido = Tendencialidad puntual.
Re: Precios sintéticos
La expresión de Josephine, yo diría que no. Esos tres conceptos están solapados, excepto tendencialidad y ruido, que vienen a ser señal y ruido, lo que es señal, no es ruido y viceversa, en ningún caso veo yo esa igualdad.
La de dr.facoly, esta sí, de hecho es la misma que he puesto yo y puso Rafa7; Volatilidad = VolatDi + ruido, es decir; Volatilidad = Volatilidad direccional (muy correlacionada con la tendencialidad) + ruido.
Ahora falta saber medir esos dos términos de entre las cotizaciones.
Y no olvidemos los métodos tradicionales de medir ruido en una señal, algo también por mirar, pero esto tiene que estar hecho...
La de dr.facoly, esta sí, de hecho es la misma que he puesto yo y puso Rafa7; Volatilidad = VolatDi + ruido, es decir; Volatilidad = Volatilidad direccional (muy correlacionada con la tendencialidad) + ruido.
Ahora falta saber medir esos dos términos de entre las cotizaciones.
Y no olvidemos los métodos tradicionales de medir ruido en una señal, algo también por mirar, pero esto tiene que estar hecho...
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Re: Precios sintéticos
ROBOCO escribió:En realidad este es un artículo muy viejo ya del amigo Bryant.
Bien, a los que os interese este asunto. Existe un problema serio con el mero hecho de permutar el orden de las barras para generar históricos sintéticos, básicamente que no repeta las posibles dependencias seriales que definitivamente aparecen en las series temporales , es decir la consecución de barras en una misma dirección debida a una presión temporal existente en el mercado y de la que se aprovechan multitud de estrategias...en resumen, las tendencias.
Una cosa que se suele hacer por tanto es es permutar "bloques enteros" (de longitud parametrizable en función del tipo de movimiento que captura la estrategia). De esta forma si yo estoy trabajando con un sistema que pilla trades que peden durar 15 barras, cojo bloques grandes de 20 o 30 barras y son esos bloques los que permuto.
Con esto puedes generar históricos tan grandes como quieras y usarlos para realizar back testing, aportando un grado extra de robustez a la evaluación.
Se me ocurre que en lugar de reordenar todas las barras sin ninguna restriccición se podrían reordenar las barras pero con la restricción de hacerlo dentro de un timeframe superior. (Siguiendo la recomendación de ROBOCO).Josephine escribió:Con esto, ¿no estarías sesgando los datos a favor del sistema?.
Por ejemplo, supongamos que operamos en timeframe diario, y explotando el ciclo mensual (el más habitual). Entonces se podrían hacer orden random de todas las barras pero dentro del mimo mes. La gran ventaja de esta restricción es que no anulamos las tendencias a largo y medio plazo.
El gran problema de la optimización está en que, sin darnos cuenta, estamos esquivando los efectos de los barridos de stop y cisnes negros adversos. Si un sistema de trading, como el del ejemplo, lo probamos contra unos precios sintéticos con la restricción que la ordenación random sea dentro del mismo mes, no vamos a esquivar los barridos de stop y los cines negros adversos, y, por lo tanto, los resultados van a ser mas "reales", ya que sabemos todos que cualquier sistema de trading va a sufrir de estos barridos de stop y cisnes negros, aunque en el backtesting logre esquivarlos.
Saludos.
Re: Precios sintéticos
Respecto a los precios sintéticos:
El problema que hay en crearlos es que tampoco te va a dar solución en el futuro, sí en el histórico por un motivo, si en el histórico la medición de las barras es de una media de por ejemplo 0.25% a 0.75% y en el futuro es de 1% a 2%, los precios sintéticos no sirven de nada, si sirven dentro del contexto del régimen para crear más histórico. Pero lo importante es centrarse en los cambios de régimen desde mi punto de vista. Es donde más adolecen los sistemas¡¡¡
Respecto a el ruido y su medición:
Aquí os dejo un apunte traducido de uno de los mejores quants que desarrollo una herramienta de medición, lógicamente yo no he desarrollado nada parecido, pero si me ha servido de inspiración para dentro de mis limitaciones establecer ciertos criterios.
Marcos López de Prado
Introducimos Kinetic Analysis Component (KCA), una aplicación de espacio de estado que extrae la señal de una serie de mediciones de ruido mediante la aplicación de un filtro de Kalman en una expansión de Taylor de un proceso estocástico. Se demuestra que la KCA presenta varias ventajas en comparación con otros métodos populares para reducir el ruido, como Transformada Rápida de Fourier (FFT) o Diagrama de dispersión localmente ponderado Suavizante (LOWESS): En primer lugar, KCA proporciona estimaciones de la banda, además de las estimaciones puntuales. En segundo lugar, KCA descompone aún más la señal en términos de tres componentes ocultos, que pueden ser intuitivamente asociados con la posición, velocidad y aceleración. En tercer lugar, KCA es más robusto en las aplicaciones de predicción. En cuarto lugar, KCA es un enfoque de espacio de estado con visión de futuro, resistente a los cambios estructurales. Creemos que este tipo de descomposición es particularmente útil en el análisis de la tendencia-siguiente, el impulso y reversión a la media de los precios financieros.
PD: ALBERTO (X-TRADER) PODRIAS COMENTAR UN POCO ESTE ESCRITO DE MARCOS?? A NIVEL MATEMÁTICO...
saludos.
El problema que hay en crearlos es que tampoco te va a dar solución en el futuro, sí en el histórico por un motivo, si en el histórico la medición de las barras es de una media de por ejemplo 0.25% a 0.75% y en el futuro es de 1% a 2%, los precios sintéticos no sirven de nada, si sirven dentro del contexto del régimen para crear más histórico. Pero lo importante es centrarse en los cambios de régimen desde mi punto de vista. Es donde más adolecen los sistemas¡¡¡
Respecto a el ruido y su medición:
Aquí os dejo un apunte traducido de uno de los mejores quants que desarrollo una herramienta de medición, lógicamente yo no he desarrollado nada parecido, pero si me ha servido de inspiración para dentro de mis limitaciones establecer ciertos criterios.
Marcos López de Prado
Introducimos Kinetic Analysis Component (KCA), una aplicación de espacio de estado que extrae la señal de una serie de mediciones de ruido mediante la aplicación de un filtro de Kalman en una expansión de Taylor de un proceso estocástico. Se demuestra que la KCA presenta varias ventajas en comparación con otros métodos populares para reducir el ruido, como Transformada Rápida de Fourier (FFT) o Diagrama de dispersión localmente ponderado Suavizante (LOWESS): En primer lugar, KCA proporciona estimaciones de la banda, además de las estimaciones puntuales. En segundo lugar, KCA descompone aún más la señal en términos de tres componentes ocultos, que pueden ser intuitivamente asociados con la posición, velocidad y aceleración. En tercer lugar, KCA es más robusto en las aplicaciones de predicción. En cuarto lugar, KCA es un enfoque de espacio de estado con visión de futuro, resistente a los cambios estructurales. Creemos que este tipo de descomposición es particularmente útil en el análisis de la tendencia-siguiente, el impulso y reversión a la media de los precios financieros.
PD: ALBERTO (X-TRADER) PODRIAS COMENTAR UN POCO ESTE ESCRITO DE MARCOS?? A NIVEL MATEMÁTICO...
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Re: Precios sintéticos
Gracias agma, ¿y se sabe qué ha hecho Marcos López de Prado con su KCA?, ¿la ha publicado completa?, ¿solo la tiene para uso propio?, ¿da servicio a partir de ella?.
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Re: Precios sintéticos
Análisis de los componentes Kinetic
Marcos López de Prado
Guggenheim Partners, LLC; Lawrence Berkeley National Laboratory; RCC en la Universidad de Harvard
Riccardo Rebonato
Universidad de Oxford - Instituto de Matemáticas
12 de mayo 2014
Resumen:
Introducimos Kinetic Analysis Component (KCA), una aplicación de espacio de estado que extrae la señal de una serie de mediciones de ruido mediante la aplicación de un filtro de Kalman en una expansión de Taylor de un proceso estocástico. Se demuestra que la KCA presenta varias ventajas en comparación con otros métodos populares para reducir el ruido, como Transformada Rápida de Fourier (FFT) o Diagrama de dispersión localmente ponderado Suavizante (LOWESS): En primer lugar, KCA proporciona estimaciones de la banda, además de las estimaciones puntuales. En segundo lugar, KCA descompone aún más la señal en términos de tres componentes ocultos, que pueden ser intuitivamente asociados con la posición, velocidad y aceleración. En tercer lugar, KCA es más robusto en las aplicaciones de predicción. En cuarto lugar, KCA es un enfoque de espacio de estado con visión de futuro, resistente a los cambios estructurales. Creemos que este tipo de descomposición es particularmente útil en el análisis de la tendencia-siguiente, el impulso y reversión a la media de los precios financieros.
Un instrumento exhibe inercia financiera cuando su aceleración precio no es significativamente mayor que cero durante largos períodos de tiempo. Nuestro análisis empírico de 19 de los futuros más líquidos en todo el mundo confirma la presencia de una fuerte inercia en todas las clases de activos. También argumentamos que KCA puede ser útil para los creadores de mercado, los proveedores de liquidez y faders para el cálculo de sus rangos de operación.
Número de páginas en PDF File: 28
Palabras clave: Análisis Cinético de componentes, de serie temporal, Análisis de Componentes Principales, LOWESS, análisis de Fourier, Filtro de Kalman
Clasificación JEL: G0, G1, G2, G15, G24, E44
Serie documentos de trabajo
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
Se que ha trabajado para Goldman y otros fondos de inversión en HFT y actualmente creo que es consultor y RCC en la universidad de Harvadr, poca broma
PD: esta herramienta es muy reciente de mayo 2014...y supongo que la compraran fondos , bancos y brokers para liquidez, contextos operativos, etc etc. este tío es el puto amo...
Marcos López de Prado
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Riccardo Rebonato
Universidad de Oxford - Instituto de Matemáticas
12 de mayo 2014
Resumen:
Introducimos Kinetic Analysis Component (KCA), una aplicación de espacio de estado que extrae la señal de una serie de mediciones de ruido mediante la aplicación de un filtro de Kalman en una expansión de Taylor de un proceso estocástico. Se demuestra que la KCA presenta varias ventajas en comparación con otros métodos populares para reducir el ruido, como Transformada Rápida de Fourier (FFT) o Diagrama de dispersión localmente ponderado Suavizante (LOWESS): En primer lugar, KCA proporciona estimaciones de la banda, además de las estimaciones puntuales. En segundo lugar, KCA descompone aún más la señal en términos de tres componentes ocultos, que pueden ser intuitivamente asociados con la posición, velocidad y aceleración. En tercer lugar, KCA es más robusto en las aplicaciones de predicción. En cuarto lugar, KCA es un enfoque de espacio de estado con visión de futuro, resistente a los cambios estructurales. Creemos que este tipo de descomposición es particularmente útil en el análisis de la tendencia-siguiente, el impulso y reversión a la media de los precios financieros.
Un instrumento exhibe inercia financiera cuando su aceleración precio no es significativamente mayor que cero durante largos períodos de tiempo. Nuestro análisis empírico de 19 de los futuros más líquidos en todo el mundo confirma la presencia de una fuerte inercia en todas las clases de activos. También argumentamos que KCA puede ser útil para los creadores de mercado, los proveedores de liquidez y faders para el cálculo de sus rangos de operación.
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Re: Precios sintéticos
Guggenheim Investments es la empresa de gestión de inversiones de Guggenheim Partners. Invertimos en un conjunto diverso de las clases de activos con una singular misión: servir como administradores superiores de la capital y en asesores de confianza para nuestros socios y nuestros clientes. Ofrecemos a nuestros clientes una amplia gama de capacidades diferenciadas construidas sobre un probado compromiso con la excelencia de la inversión.
Las creencias básicas:
• La investigación rigurosa y una profunda comprensión de los riesgos son los pilares de nuestras capacidades
• Invertir al lado de nuestros clientes alinea nuestros intereses con su éxito
• Entregando una experiencia superior al cliente requiere sofisticación en todos los aspectos de la interacción con el cliente
• Nuestra gente es nuestra ventaja, y debemos atraer continuamente y retener el talento
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Guggenheim Fund Solutions ("EFP") es una plataforma cuenta administrada independientes destinadas a los inversores institucionales que buscan fondos de cobertura personalizada gestionado soluciones de cuenta.
GFS proporciona a los clientes una plataforma de calidad institucional y un equipo experimentado que ha funcionado con éxito las cuentas administradas a través de múltiples ciclos de mercado, incluidos los períodos de graves turbulencias en los mercados.
Plataforma Arquitectura
GFS ha desarrollado una plataforma cuenta administrada patentada para mitigar la principal inversión y los riesgos de no inversión inherentes a la inversión directa de fondos de cobertura: el fraude, la deriva estilo, fallas de liquidez y falta de transparencia.
• Supervisión operativa independiente de los administradores
• La transparencia no está disponible en las inversiones tradicionales de fondos de cobertura
• Supervisión adicional de las entidades de contrapartida y proveedores de servicios
• La arquitectura abierta permite el uso de la mayoría de las contrapartes adecuadas
• Términos de liquidez consistentes con la estrategia existente de los directivos
• Lista de precios transparente
Tecnología
GFS proporciona un portal del inversor de fácil acceso a través de Internet o un dispositivo PDA. Utilizando nuestra infraestructura de tecnología y conocimientos especializados, GFS convierte los datos en información útil que los inversores pueden utilizar para tomar decisiones de inversión y de gestión de riesgos.
• Sistema modular capaz de integrar múltiples proveedores de servicios de terceros, incluyendo los administradores y los motores de riesgo
• Resolución de los datos erróneos y la calibración del modelo inteligente para asegurar posiciones son tratados con precisión
• Herramientas que permitan a los clientes a tomar decisiones de inversión y de gestión de riesgos con mayor información
• Tablero personalizable para clientes y presentación de informes
Condiciones de trabajo
GFS opera con los más altos estándares y cumple con todos los requisitos reglamentarios aplicables. A través de nuestra integración global de la plataforma y la tecnología de las arquitecturas, GFS proporciona capacidades avanzadas de la plataforma dentro de un ambiente de control riguroso.
• Ambiente de control más riguroso que normalmente proporcionada por los fondos de cobertura
• Estructura de gobierno consistente
• Análisis de la cartera a medida realizado por profesionales de la gestión de riesgos con una amplia experiencia
• Arquitectura legal que facilita la puesta en marcha y el seguimiento permanente de los dos mezclados y segregados cuentas administradas
• Documentación exhaustiva de los procedimientos en todos los elementos de la actividad de la plataforma
• La conclusión con éxito de la SSAE 16 Tipo II (anteriormente SAS 70) examen de auditoría
Para obtener más información, póngase en contacto con nosotros en: GFS.info @ guggenheimpartners.com .
Las creencias básicas:
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