Mathematica Eterna
Acceso abierto

abstracto

Análisis de series de tiempo para una función de memoria de 1/tβ y comparación con el exponente de Lyapunov utilizando la escala de volatilidad

Paddy Walsh y Jonathan Blackledge

Poder proporcionar pronósticos precisos sobre el comportamiento de tendencia de las series de tiempo es importante en una variedad de aplicaciones que involucran el tiempo real. evolución de las señales, sobre todo en el análisis de series temporales financieras, pero en ingeniería de control en general. Este documento informa sobre el uso de un indicador que se basa en una función de memoria de la forma ∼ 1/tβ , β > 0 y, en términos de un análisis comparativo, el exponente de Lyapunov λ junto con un enfoque en el que ambos parámetros (es decir, λ y β − 1) se escalan de acuerdo con la Volatilidad &sigma correspondiente; de la serie temporal. Un ‘back-testing’ se utiliza para evaluar y comparar el rendimiento de los índices (β − 1)/σ y λ/σ para pronosticar y cuantificar tendencias en un rango de escalas de tiempo. Sin embargo, en cualquier caso, una solución crítica para proporcionar pronósticos de alta precisión es la operación de filtrado utilizada para identificar la posición en el tiempo en la que se produce una tendencia sujeta a un factor de retraso de tiempo que es inherente a la estrategia de filtrado utilizada. El documento explora esta estrategia y presenta algunos resultados de ejemplo que proporcionan una medida cuantitativa de la precisión obtenida.