Существует такое мнение, что на рынке главное — это тренды.
Посмотрим, сколько на рынке есть тех трендов.
Не залезая в дебри умничанья, с Хёрстом и фрактальной размерностью посчитаем банальную автокорреляцию (с лагом 1) приращений клоузов. Да и к тому же автокорреляция напрямую связана с показателем Хёрста, так что это вполне хороший индикатор.
Вот график, фРТС, автокорреляция серий в 20 дней (1 месяц), график по дням с 2006 года по начало 2013:
Ну что, ничего не видно! Автокорреляция болтается туда-сюда.
Посмотрим на длине 3 месяца, 60 дней:
Что-то начинает проявляться. Но совсем не то, что ожидалось — автокорреляции нет, а даже совсем наоборот — она скорее отрицательна.
Посмотрим на периоде 6 месяцев (180 дней):
И вот тут уже видно, что автокорреляция действительно скорее отрицательна.
Вывод — на длительных периодах рынок скорее контртендовый, чем трендовый.
UPDATE:
для РТС с 1999 года по начало 2013:
ну я хёрста не касаюсь, там ошибки счёта очень большие, пока нужную выборку наберёшь — уже и потеряет смысл считать.
Но я не понял, из чего следует, что трендовый процесс не будет иметь положительной автокорреляции?
Если приращения куда-то смещены (типа МО не 0), то автокорреляция должна быть устойчиво одного знака.
Кстати, видел картинку, но забыл где, там очень красиво, ребята чуть ли не по тикам хёрста считали, и выходило, что до 2012 что-ли года мы были довольно далеко от 0.5, а в 2012 почти 0.5, то есть рынок действительно сильно усложнился.
То что вы говорили про картинку — возьмите цикл с 2009 года ( с начал 2009 года) по 2012 и получите тренд и контренд где болатаемся уже 2 года.
а почему вы думаете, что вообще стоит учитывать циклы?
и, елси я всё-таки попробую их учитывать — как можно определять их границы, более-менее формально?
Вам мешает в данных боковик с 2010 по 2012 год — так это тоже тренд — только боковой. Например Лукойл вообще в боковом тренде, и в нем нужно работать, что там искать другой тренд.
Возможно, это слишком сильно требование… возможно нужно действительно учитывать что-то ещё (хотя бы в лог-масштаб перейти)…
Буду благодарен если подкинете идей ))))
только не очень сложных ))) например, хёрста с заданной точностью считать совсем не хочется ))))
Здесь речь о трендах — вроде бы пост «Трендовость рынка»
Визуально тренды видны без всякой математики.
Раз мы ведем речь о тренде нужно и ставить простую рыночную задачу — найти способы определения начала тренда и окончания тренда.
Т.е. — индикатор начала тренда
И — индикатор окончания тренда.
Сразу скажу — данная задача давно решена, без всякой матемитики.
кардинально ничего не поменялось…
(появились сомнения те ли я взял данные и нет ли где банальной «опечатки», но вроде всё нормально...)
а разве значения АКФ порядка 0,1-0,2 являются значимыми?
Вообще, если считать, что все точки графика одинаковы, ммм… скажем так… характеристики процесса не зависят от стартовой точки, то для этих условий единственной результат, который мне удалось получить — это постепенное увеличение антиперсистентности по мере увеличения длины серии. Никакой трендовости я не заметил. Правда, я я основном тестировал на днях и часах, возможно, на минутках или тиках ситуация другая…
Если не секрет, какие у вас наблюдения на этот счёт?
Ну то, что процесс приращений цен нестационарен — это известный факт.
А проверка наличия трендов, их длины и доли по времени зависит от модели тренда.
Например, если взять в качестве модели тренда
Приращение цены=константа не равная нулю+случайное блуждание,
то выявлять такие тренды по корреляции соседних значений бесполезно.
Я проверял свои модели трендов и контртрендов на дневках и давно пришёл к выводу, что 60-65%% времени их там нет.
А что касается Вашего исследования, то, как уже правильно сказали в этом обсуждении, Вам надо задать уровень значимости для корреляции (он существенно зависит от длины расчёта) и смотреть на тренд-контртренд только на случаи, когда корреляция по модулю превзойдет эту величину. Все, что лежит в диапазоне плюс-минус уровень значимости смотреть бесполезно и тем более делать какие-то выводы.
А начинать расчёты лучше с малых длин расчёта.
А что касается точности, то… ммм… в общем я немного разочаровался в счёте с доверительным интервалом, там вылезают другие проблемы, в общем итоге упрощение не получается.
Возможно, там нужно использовать какие-то хитрости, но я их к сожалению не знаю.
Кстати, более перспективным, мне кажется поиск потенциальных точек биффуркаций, у меня есть сильное подозрение, что они существуют. И тогда поиск трендов очень сильно упростился.
Да доверительный интервал для корреляции подсчитать по статистике Фишера — это ж пара формул Еxcel. Какие тут могут быть проблемы?
Кстати, вывод о том, из стационарных процессов цены акций лучше описывает геометрическое случайное блуждание сделал Кендал в 1957-м году и это совершенно верное утверждение.
Все дело в том, что цены — нестационарный процесс и применение к ним методов анализа стационарных процессов априори некорректно.
От нестационарных модели никуда не уйти, т. к. со стационарными уже все сказал Кендал. Если принимает стационарность за данность, то с рынком лучше не связываться, кроме как «купил и держи» годами.
Про АК на обвалах, что оно не взлетает — думаю, это за счёт того, что по большому счёту люди внизу всё-таки покупают… это так, в порядке обычной бездоказательно идеи…