Detección de patrones no aleatorios de mercado con análisis multivariante

Resumen

El documento sostiene que los rendimientos financieros pueden parecer casi aleatorios según el análisis tradicional de series temporales y, aun así, contener patrones detectables con estadísticas multivariantes modernas. Describe un análisis inspirado en métodos de la física nuclear y aplicado a movimientos de alta frecuencia de futuros del euro. El componente identificado es un comportamiento de seguimiento de tendencias que varía según los rangos de volatilidad; el trabajo utiliza un sistema de trading para codificar las condiciones pertinentes.

Para examinar si el patrón se extiende más allá de un contrato, se aplica el mismo procedimiento a futuros de DAX y cacao, descritos como instrumentos en gran medida no correlacionados con los futuros del euro. Se presentan resultados similares en estos ejemplos como prueba de que el sistema capta características recurrentes del comportamiento del mercado durante un periodo de diez años. Los autores advierten expresamente que estos ejemplos no demuestran que los resultados sean generalizables. El fragmento no aporta pruebas estadísticas detalladas, costes de trading ni cifras de rendimiento ajustado al riesgo, por lo que el contenido supuestamente no aleatorio debe considerarse un hallazgo específico de la muestra y no una ventaja de trading universal o demostrada.

Ideas clave

• Los métodos tradicionales de series temporales pueden no detectar pequeñas desviaciones del comportamiento de un paseo aleatorio.
• El análisis utiliza métodos estadísticos multivariantes para examinar datos de futuros de alta frecuencia.
• Se identifica en los futuros del euro un componente de seguimiento de tendencias asociado a rangos de volatilidad.
• Se comunican resultados similares en futuros de DAX y cacao usando los mismos elementos del sistema de trading.
• Los ejemplos abarcan un periodo de diez años, pero el documento advierte que no demuestran que los resultados sean generalizables.

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# About the non-random Content of Financial Markets


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For the pedestrian observer, financial markets look completely random with erratic and uncontrollable behavior. To a large extend, this is correct. At first approximation the difference between real price changes and the random walk model is too small to be detected using traditional time series analysis. However, we show in the following that this difference between real financial time series and random walks, as small as it is, is detectable using modern statistical multivariate analysis, with several triggers encoded in trading systems. This kind of analysis are based on methods widely used in nuclear physics, with large samples of data and advanced statistical inference. Considering the movements of the Euro future contract at high frequency, we show that a part of the non-random content of this series can be inferred, namely the trend-following content depending on volatility ranges. Of course, this is not a general proof of statistical inference, as we focus on one particular example and the generality of the process can not be claimed. Therefore, we produce other examples on a completely different markets, largely uncorrelated to the Euro future, namely the DAX and Cacao future contracts. The same procedure is followed using a trading system, based on the same ingredients. We show that similar results can be obtained and we conclude that this is an evidence that some invariants, as encoded in our system, have been identified. They provide a kind of quantification of the non-random content of the financial markets explored over a 10 years period of time.

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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.