Uso de cotas de Hoeffding para detectar posibles cambios de régimen de mercado

Resumen

El documento adapta la desigualdad de Hoeffding como posible medida de alerta temprana ante cambios en las condiciones del mercado que sustentan una estrategia de trading. Trata el rendimiento de la estrategia como una variable aleatoria acotada y compara los resultados observados con el rendimiento esperado por el trader bajo el régimen supuesto. Las desviaciones mayores corresponden a cotas de Hoeffding más bajas para la probabilidad de que el rendimiento siga ajustándose a esa expectativa, lo que el documento interpreta como una mayor posibilidad de cambio de régimen.

Se trata de una propuesta conceptual, no de una evaluación empírica: el texto no presenta una estrategia probada, un conjunto de datos, un procedimiento de calibración ni pruebas de que la señal prediga cambios de régimen. Su uso dependería de supuestos sobre el carácter acotado del rendimiento y sobre una expectativa significativa bajo un régimen estable. Una desviación del rendimiento podría tener otras causas, por lo que la probabilidad propuesta debe entenderse como un indicador basado en esos supuestos y no como prueba de que el régimen haya cambiado.

Ideas clave

• La desigualdad de Hoeffding puede acotar la probabilidad de que el rendimiento observado se desvíe de su valor esperado.
• La propuesta trata el rendimiento de una estrategia de trading como una variable aleatoria acotada.
• Las desviaciones mayores respecto al rendimiento esperado se interpretan como indicios en contra del supuesto de régimen actual.
• Se proponen cotas cambiantes como posible señal de alerta temprana, pero el documento no aporta validación empírica.

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# A New Application of Hoeffding's Inequality Can Give Traders Early Warning of Financial Regime Change


# A New Application of Hoeffding's Inequality Can Give Traders Early Warning of Financial Regime Change









Hoeffding's Inequality provides the maximum probability that a series of n draws from a bounded random variable differ from the variable's true expectation u by more than given tolerance t. The random variable is typically the error rate of a classifier in machine learning applications. Here, a trading strategy is premised on the assumption of an underlying distribution of causal factors, in other words, a market regime, and the random variable is the performance of that trading strategy. A larger deviation of observed performance from the trader's expectation u can be characterized as a lower probability that the financial regime supporting that strategy remains in force, and a higher probability of financial regime change. The changing Hoeffding probabilities can be used as an early warning indicator of this change.

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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.