Cuando analizamos series temporales, nos encontramos siempre ante fenómenos que no encuentran explicación como el siguiente:
El modelo anterior corresponde a una serie temporal de movimientos del Bitcoin, la serie tiene casi dos años de datos, como observamos hubo un periodo muy estable, después vino unas fuertes turbulencias, y posteriormente se ha estabilizado la serie.
Lo que me lleva a pensar que cuando la volatilidad de una serie financiera es estable puedes realizar modelos que sirven para predecir la evolución o más bien el rango de movimientos de precios, sin embargo hay periodos caóticos donde es imposible predecir una serie.
Lo más curioso la evolución de la serie en los momentos estables no depende de si sube o baja el mercado sino de la Volatilidad.
El circulo rojo corresponde a momentos de cambios de la volatilidad, la volatilidad subía y bajaba bastante. El primer periodo estable fue antes de la subida exponencial de las cryptos, y el último es el actual. Cada rango estable duró 6 meses.
Todos los analistas técnicos se dedican a estudiar la evolución de precios o volumen cuando lo que va a crear un mercado tendencial o no, va a ser los cambios en el modelo que genera la volatilidad. Es donde se complica mucho el asunto.
Clusters de Volatilidad
Entre las principales características de la volatilidad se pueden destacar las siguientes: a) Existen periodos en los cuales la volatilidad es alta alternando con otros periodos en los cuales la volatilidad es pequeña. Este hecho se conoce en la literatura econométrica como agrupamiento o clusters de la volatilidad.
Links:
https://guiasjuridicas.wolterskluwer...%20volatilidad.
https://www.monografias.com/trabajos...os-financieros
http://software-tecnico-libre.es/es/...-alla-del-caos
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