Autocorrelazione: DJI daily 1928-2008

[Yevgraf]

Ciao! Tutta la mia ammirazione (in senso ironico) per aver speso 800mila euro per un affare che fa un po' di garch e P.O.T: urka, ho in mente il nome di almeno 4 o 5 ricercatori che in C++ ti sviluppano piattaforme supersofisticate ed efficienti (per stima di modelli finanziari e simulazione di strategie) per 1/100 di questa cifra!!! Ma si sa, in Italia le aziende o non investono o lo fanno a vanvera. !

Mmmmh non credo basti cosi poco , da come scrivi mi ricordi lo stile da ricercatore universitario.
I ricercatori bravi da queste parti si assumono tempo indeterminato si pagano per quel che valgono , niente lavori dati in esterno niente cococopro , niente precariato.
Motivo , sicurezza ed unicità e non pagare royalties a nessuno.
Ti assumono e cacci fuori il SW e ci lavori , lo migliori , lo curi come un figliolo.
I lavori fatti bene si pagano , le persone che lavorano bene si assumono e si
pagano.
Non stiamo a pettinar gatti.



Letto tutto per bene ti ringrazio per ciò che hai scritto rimango dubbioso , pressa poco gli stessi dubbi di Sig. Ernesto su tali modelling.

 

[vampyro1]

Fermo dov'è....Lei è precettato per i prossimi 5 anni;

Le(ti) esprimo le mie perplessità (IMHO):

Modellare con garch ha senso se abbiamo l'obiettivo di stimare a "corto raggio".

Nota è la deprecabile tendenza a sottostimare la varianza (se il quarto momento è discretamente valutato il secondo viene sistematicamente trascurato)-

Ne è utile per la stima "one day ahead", viste le risibili differenze con una banale stimatore regressivo non parametrico (una media pesata ..)

Mi trovo un a disagio nel mettere su un armamentario in excel o matlab e scoprire poi che il primo che passa ha i miei stessi risultati con Metastock (per fare un esempio di un programma che non so usare...ma sforzandomi allego esponenziale pesata e sono pronto a pagare una SUPERPIZZA a chi mi mostra un garch con valori sostanzialmente diversi).

e veniamo al "discretamente" :

Momento di ordine quarto "infinito" non vuol dire che tende all'infinito(forse mi sono espresso male e chiedo scusa) ma semplicemente che "non è finito". Diciamo che tipicamente si avvicina a 4 nelle serie che ci interessano?

L'ACF del quadrato dei rendimenti è usato per la stima della volatilità di concentrazione. Nel lungo tende a perdere significatività, nel medio...proprio in virtù del 4° non finito balla la rumba con una variabilità imbarazzante. Ed ecco che aggiungo una ulteriore perplessità versus gli entusiasti del Garch(che appunto utilizzano sovente l'autocorrelazione rend^2 come momento condizionante per la costruzione dei loro modelli). Siamo sicuri che tirino fuori stime attendibili? Ecco perchè ritengo che una rilevazione puntuale (con MW) della curtosi possa essere di ausilio per una valutazione mediamente serena.

Con modelli a soglia intendi SETAR ad es.?

Grazie se vorrai proseguire con i tuoi interventi e correggi senza problemi quanto ho scritto (sono un appassionato e non posseggo certamente la tua preparazione)

Ti linko (ho provato a caricarlo ma ho una linea lenta qui a lavoro) uno studio che ritengo ESTREMAMENTE serio...anche perchè non guardano in faccia nessuno e utilizzano dati che possiamo facilmente analizzare a nostra volta per conferme e EWMA, acf, Skew&Kurt sul DJ Industrial riportato in questo thread.



http://form.sgvs2007.ch/user_files/[121] catalin_starica.pdf

Benvenuto nel FOL comunque

Ciao Ernesto! scusa se rispondo a salti, ma ogni tanto devo anche lavorare sai com'è!

Allora, hai messo molta carne al fuoco, provo a dirti come la vedo io, poi aspetto commenti. Non so se farò in tempo poi a risponderti perché devo scappare, ma al massimo lo farò lunedì. Da dove comincio? Dall'analisi che mi hai proposto sul garch: per mia esperienza diretta, la capacità previsiva di un grach è buona. Ho dato un'occhiata all'articolo, mi sembra scritto bene, ma attenzione alle implicazioni: i dati usati nello studio sono daily, il che introduce un'elevata leptocurtosi nelle serie. E' dunque abbastanza evidente che un semplice GARCH(1,1) non sia capace di cogliere le proprietà statistiche della distribuzione in modo soddisfacente. Su frequenze meno elevate, i risultati non sono così male. Inoltre: la soluzione proposta dall'autore è un GARCH integrato (cd. IGARCH) che, per inciso, è quello utilizzato nell'ambito del modello RISKMETRICS di JPM. Beh, sempre di GARCH si tratta, solo non stazionario: è chiaro che a quel punto si ha a che fare con EWMA, ma resta sempre il problema della stima del parametro di decadimento (N.b.: un GARCH è stazionario se e solo se alfa + beta < 1; nell'EWMA si ha alfa + beta = 1). Insomma, se il campione dell'SP500 daily utilizzato supporta l'ipotesi di un modello GARCH integrato è inutile che si provi a stimare un GARC(1,1) stazionario: è sempre un piedie 45 che prova infilarsi in una scarpa 42, e sai che dolore? Ma in ogni caso non vedo come si possa preferire una volatilità (o qualsiasi altra misura campioanria) calcolata su finestra mobile. Anche per un altro motivo: la previsione rilasciata dal GARCH è relativa alla volatilità del periodo successivo, condizionatamente a tutto quello che è noto fino ad oggi (un modo un po' rozzo ma efficace per definire la sigma-algebra che riassume tutta l'informazione statisticamente rilevante): che previsioni fai con una volatilità stimata su finestra rolling? Boh! Tale volatilità infatti è una misura della volatilità media del periodo considerato, NON una previsione in senso statistico della volatilità che posso aspettarmi solo per il giorno di domani, intendi? Ancora: hai mai provato a impostare una strategia a superamento di banda (anche non simmetrica) fissata in base alla volatilità GARCH? Bene, prova pure, ma vedrai che i segnali tradeable sono davvero pochi, e sai perché? Perché la stima della volatilità GARCH (SE IL MODELLO è BEN SPECIFICATO, cosa sulla quale abbiamo un po' troppo frettolosamente sorvolato) è molto conservativa, e quindi tende a costruire intervalli molto ampi. Sai, mi vengono in mente almeno tre o quattro ragioni toeriche per cui lo studio riportato nell'articolo dia risultati del genere: hanno testato se ci sono effetti di sgolia o asimmetrici nella serie della volatilità? O se esiste una molteplicità di regimi in essa? In una parola: se il modello che si sta cercando di fittare è "sbagliato", è chiaro che la sua capacità previsiva sarà molto bassa. Ma, di nuovo, abbiamo tra le mani una questione di giusta selezione del modello di volatilità, non una prova che l'approccio GARCH sia concettualmente errato.


Problema curtosi: il punto non è se è finita o meno. Nel senso che, se è infinita, andiamo tutti a casa: chi vuole investire soldi se la probabilità di perdere tutto è elevatissima, tendente a infinito? Quindi: la curtosi è finita, resta da vedere se è maggiore o minor edi quella di una Normale. Ci sono tonnellate di evidenze empiriche che è maggiore di 3: non starei a sottilizzare se sia 4, 5 o quant'altro, a meno che uno non si metta a fare qualche stima un po' più precisa con dati reali. Il vero problema è modellare correttamente la distribuzione dei rendimenti e la sua evoluzione nel tempo: la curtosi in fondo è solo una misura dello spessore delle sue code (sempre che ne abbia due!).

Inoltre: sì, mi riferivo a SETAR, ma anche ai più semplici TAR, che è l'unico modo che riesco a concepire per dare un po' di dignità all'analis tecnica, ma ammetto che potri essere influenzato dalla mia formazione :9

Poi ragazzi intendiamoci: se uno non ha a disposizione altri mezzi, vanno bene anche le stime rolling, basta che uno sia consapevole della loro variabilità e, ahimè, fallacità.

Buon we a tutti!

(e grazie del benvenuto a Ernesto!)

 

[Sig. Ernesto]

Grazie veramente della risposta articolata e chiara.

Ci rifletto [anche perchè non è tutto alla mia portata...effetti di soglia e asimmetria e regimi molteplici nella serie del S&P è una cosa, ad es., a cui non avevo pensato e su cui devo ragionare (oltre che su tutto il resto..)].

Buon WE,

Sig.E

 

[Yevgraf]

Grazie veramente della risposta articolata e chiara.

Ci rifletto [anche perchè non è tutto alla mia portata...effetti di soglia e asimmetria e regimi molteplici nella serie del S&P è una cosa, ad es., a cui non avevo pensato e su cui devo ragionare (oltre che su tutto il resto..)].

Buon WE,

Sig.E

Quoto in toto i ringraziamenti di Sig. Ernesto.

Ma letto il tutto con calma e messo a confronto con quello che è capitato l'ottava trascorsa........mmmmmmmmh

No grazie ,torno ai miei Generalized Risk & Perfomance ratio. Rigorosamente, EX POST.
Per la previsione preferisco il prezzo per farlo mi affido al mio "fiuto di smontare" EX POST trimestrali ed affini ratio.


ps:

non mi carica un grafo non so perchè , ci ho tentato 10 volte.

 

[vampyro1]

Quoto in toto i ringraziamenti di Sig. Ernesto.

Ma letto il tutto con calma e messo a confronto con quello che è capitato l'ottava trascorsa........mmmmmmmmh

No grazie ,torno ai miei Generalized Risk & Perfomance ratio. Rigorosamente, EX POST.
Per la previsione preferisco il prezzo per farlo mi affido al mio "fiuto di smontare" EX POST trimestrali ed affini ratio.


ps:

non mi carica un grafo non so perchè , ci ho tentato 10 volte.

Ciao Grandu, e buon inzio settimana! Sono d'accordo con te: uno dovrebbe fra etrading con gli strumenti che sente di conoscere meglio. Ripeto: l'importante è avere coscienza dei limtii del metodo (che per inciso affliggono anche l'analisi statistica: il problema della corretta selezione del modello non è stato ancora risolto in econometria e da quello dipende in modo cruciale la qualità dei risultati e edelle previsioni; inoltre: quanti dati dovrei utilizzare per stimare un modello cointegrato, e su quale frequenza? ecc. ecc.). Ricrod poi che un modello di analisi (e sperabilmente previsivo) è solo uno degli input di una strategia. In società non tradiamo MAI, ad esempio, in prossimità di reprting date o di sedute della FED: e privilegiamo orizzonti più lunghi, tipo mensili, proprio perché, se esiste un fenomen di mean reverting, è più probabile che si realizzi in un mese che in un giorno. Tutto qui!

Ciao e alla prossima!

 

[Sig. Ernesto]

Che poi si possono usare strategie di mean reverting anche con le misure di performance pesata.

Nessuno ci vieta di inserire bande di confidenza e sfruttare eventuali outliers.

Può sembrare un controsenso (e forse lo è) ma se i fondamentali sono solidi (e qui andiamo a fiducia) le soddisfazioni possono essere buone.

L'ACF dei valori del RAPM preferito può essere di aiuto.

Ma che bel thread!

Sig.E

 

[vampyro1]

Che poi si possono usare strategie di mean reverting anche con le misure di performance pesata.

Nessuno ci vieta di inserire bande di confidenza e sfruttare eventuali outliers.

Può sembrare un controsenso (e forse lo è) ma se i fondamentali sono solidi (e qui andiamo a fiducia) le soddisfazioni possono essere buone.

L'ACF dei valori del RAPM preferito può essere di aiuto.

Ma che bel thread!

Sig.E

Hai detto bene Ernesto: e qui andiamo a fiucia... Enron docet, o sbaglio...?

 

[Sig. Ernesto]

up.