Détection de composantes non aléatoires des marchés par analyse multivariée

Résumé

Le document avance que les rendements financiers peuvent sembler presque aléatoires selon l’analyse traditionnelle des séries temporelles, tout en contenant des motifs détectables par des méthodes statistiques multivariées modernes. Il décrit une analyse inspirée de méthodes utilisées en physique nucléaire, appliquée aux mouvements à haute fréquence des contrats à terme sur l’euro. La composante identifiée est un comportement de suivi de tendance qui varie selon les plages de volatilité ; le travail utilise un système de trading pour encoder les conditions pertinentes.

Pour examiner si le motif s’étend au-delà d’un seul contrat, la même procédure est appliquée à DAX et aux contrats à terme sur le cacao, présentés comme largement non corrélés au contrat sur l’euro. Des résultats similaires pour ces exemples sont présentés comme indiquant que le système capte des caractéristiques récurrentes du comportement des marchés sur une période de dix ans. Les auteurs précisent que ces exemples n’établissent pas la généralité du résultat. L’extrait ne fournit ni tests statistiques détaillés, ni coûts de trading, ni mesures de performance ajustées du risque ; le contenu déclaré non aléatoire doit donc être considéré comme un résultat propre à l’échantillon, et non comme un avantage universel ou éprouvé en trading.

Idées clés

• Les méthodes traditionnelles d’analyse des séries temporelles peuvent ne pas détecter de faibles écarts par rapport à une marche aléatoire.
• L’analyse utilise des méthodes statistiques multivariées pour examiner des données de contrats à terme à haute fréquence.
• Une composante de suivi de tendance associée aux plages de volatilité est identifiée dans les contrats à terme sur l’euro.
• Des résultats similaires sont rapportés pour DAX et les contrats à terme sur le cacao, avec les mêmes éléments du système de trading.
• Les exemples couvrent une période de dix ans, mais le document précise qu’ils n’établissent pas la généralité du résultat.

Étiquettes

# About the non-random Content of Financial Markets


# About the non-random Content of Financial Markets









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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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.