Wikmar escribió:agmageton escribió:"¿El ruido que hemos definido dentro de la volatilidad (vamos a llamarl@ VolatRuido) es el mismo que el ruido que trata H?. Quizá no; el de VolatRuido es puramente altibajos que no dan patrón de tendencia, pero el de H, parece que dentro de esos altibajos, puede encontrar patrones, no tendenciales, pero patrones (H claramente por debajo de 0,5).
Este tema del ruido para mi es muy interesante, en primer lugar H lo deberíamos dejar de lado, ya que es un estudio de amplio abasto y poco trascendental para el día a día...digamos que es una herramienta para determinar si los precios históricamente se mueven en tendencias o en la aleatoriedad y dependiendo el valor de H cuales son más tendenciales o menos tendenciales, casi todos se moverán creo yo dentro de la tendencialidad pero en mayor o menor grado, porque detrás de esta estadística hay valores fundamentales lógicos como la economía que en el fondo es lo que mueve el precio históricamente y crea las tendencias de sentimiento dados unos valores fundamentales.
Respecto a lo que podríamos llamar ruido de volatilidad del día a día, este debe tener componentes que no se han tocado en el foro, como la perspectiva del ruido sobre el nivel de velocidad de los precios, y aquí si se abre un abanico de posibilidades para generar mediciones útiles, digamos que para mí hay varias fases, primero determinar la posición de la mediciones, segundo los niveles de las velocidades, tercero en nivel de ruido sobre las velocidades, cuarto herramientas de alisamiento del ruido, quinto perspectivas de los niveles en relación con la volatilidad, sexto determinación del marco operable, tendencialidad o reversión?, hay algunas más que destacar pero por el momento lo dejamos aquí.
Una de las cosas que iba a probar, era intentar sacar H para muestras de barras de 1 min y de día, para ver qué daría en un hipotético intradía y diario. ¿Dices que lo dejarías de lado?, ¿no crees que salga algo válido?.
El exponente de Hurst se utiliza como una medida de la memoria a largo plazo de series de tiempo . Se refiere a las autocorrelaciones de la serie de tiempo, y la velocidad a la que estos disminuyen a medida que el desfase entre pares de valores aumenta. Los estudios que implican el exponente de Hurst fueron desarrollados originalmente en la hidrología de la cuestión práctica de determinar el tamaño óptimo de la presa para el río Nilo condiciones de lluvia y de sequía volátiles 's que habían sido observadas durante un largo período de tiempo. [1] [2] El nombre " exponente de Hurst ", o" coeficiente de Hurst ", deriva de Harold Edwin Hurst (1880-1978), quien fue el investigador principal, en estos estudios; el uso de la notación H estándar para el coeficiente se refiere a su nombre también.
En la geometría fractal , el exponente de Hurst generalizada se ha denotado por H o H q en honor de ambos Harold Edwin Hurst y Ludwig Otto Hölder (1859-1937) por Benoît Mandelbrot (1924-2010). [3] H está directamente relacionada con fractal dimensión , D, y es una medida de una serie de datos '"leve" o azar "salvaje". [4]
El exponente de Hurst se conoce como el "índice de dependencia" o "índice de dependencia a largo plazo". Se cuantifica la tendencia relativa de una serie de tiempo, ya sea a la regresión fuertemente a la media o a agruparse en una dirección. [5] Un valor de H en el rango de 0,5-1 indica una serie de tiempo con autocorrelación positiva a largo plazo, lo que significa tanto que una de alto valor de la serie probablemente será seguida por otra de alto valor y que los valores de un largo tiempo en el futuro también tienden a ser altos. Un valor en el rango de 0 - 0.5 indica una serie de tiempo con el cambio a largo plazo entre los valores altos y bajos en pares adyacentes, lo que significa que un único valor elevado, probablemente será seguido por un valor bajo y que el valor después de que tenderá a ser de altura, con esta tendencia a cambiar entre valores altos y bajos que duran mucho tiempo en el futuro. Un valor de H = 0,5 puede indicar una serie completamente no correlacionados, pero en realidad es el valor aplicable a la serie para que las autocorrelaciones en pequeños retardos de tiempo pueden ser positivos o negativos, pero donde los valores absolutos de la decadencia exponencial autocorrelaciones rápidamente a cero. Esto en contraste con el típicamente ley de potencia de atenuación de las 0,5 <H <1 y 0 <H <0,5 casos.
" ni lo he mirado de hacer, pero cuando ya te ponen de largo plazo, no creo que vaya a funcionar en el corto plazo por lo expuesto arriba"
