Marco de escenarios adimensional para el análisis técnico

Resumen

El documento propone un método probabilístico para clasificar el comportamiento del mercado a partir de la velocidad y la aceleración de los precios. Describe desviaciones de un paseo aleatorio mediante dos magnitudes adimensionales: un número de Froude que compara la aceleración con la velocidad y un horizonte de predicción escalado según el periodo de entrenamiento. El marco de escenarios resultante está diseñado para ser invariable a los cambios en las unidades de precio y tener en cuenta varias trayectorias posibles a partir del mismo historial de precios.

Pueden surgir patrones de seguimiento de tendencia y contrarios a ella, según el horizonte de predicción escalado. El método descrito evalúa la estabilidad de las trayectorias de mercado predichas para elegir entre ellos. Las pruebas utilizan rendimientos diarios de los principales índices bursátiles, bonos y divisas, con entre nueve y treinta años de datos aproximadamente. Los autores informan de una capacidad predictiva estadísticamente significativa en prácticamente todas las fases del mercado, mientras que las estrategias independientes de seguimiento de tendencia y de tendencia más aceleración solo funcionan bien en determinadas fases. El resumen no ofrece una metodología detallada, costes de transacción ni un protocolo fuera de muestra, así que los resultados presentados no demuestran por sí solos una rentabilidad que pueda aprovecharse mediante operaciones.

Ideas clave

• El marco caracteriza el historial de precios mediante la velocidad y la aceleración.
• Un número de Froude adimensional y un horizonte de predicción escalado definen la clasificación de escenarios.
• Pueden coexistir comportamientos de seguimiento de tendencia y contrarios a ella; su relevancia depende del horizonte de predicción.
• Las pruebas empíricas abarcan índices bursátiles, bonos y divisas, y presentan capacidad predictiva en distintas fases del mercado.
• La descripción no aporta datos sobre los costes de transacción ni pruebas detalladas fuera de muestra.

Etiquetas

# Fundamental Framework for Technical Analysis


# Fundamental Framework for Technical Analysis









Starting from the characterization of the past time evolution of market prices in terms of two fundamental indicators, price velocity and price acceleration, we construct a general classification of the possible patterns characterizing the deviation or defects from the random walk market state and its time-translational invariant properties. The classification relies on two dimensionless parameters, the Froude number characterizing the relative strength of the acceleration with respect to the velocity and the time horizon forecast dimensionalized to the training period. Trend-following and contrarian patterns are found to coexist and depend on the dimensionless time horizon. The classification is based on the symmetry requirements of invariance with respect to change of price units and of functional scale-invariance in the space of scenarii. This ``renormalized scenario'' approach is fundamentally probabilistic in nature and exemplifies the view that multiple competing scenarii have to be taken into account for the same past history. Empirical tests are performed on on about nine to thirty years of daily returns of twelve data sets comprising some major indices (Dow Jones, SP500, Nasdaq, DAX, FTSE, Nikkei), some major bonds (JGB, TYX) and some major currencies against the US dollar (GBP, CHF, DEM, JPY). Our ``renormalized scenario'' exhibits statistically significant predictive power in essentially all market phases. In constrast, a trend following strategy and trend + acceleration following strategy perform well only on different and specific market phases. The value of the ``renormalized scenario'' approach lies in the fact that it always finds the best of the two, based on a calculation of the stability of their predicted market trajectories.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.