ricardmag Escreveu:Bom dia, continuo sem perceber o que queres dizer quando dizes "variáveis", estás a referir-te ao ao grau do polinómio?
1 grau -> 1 variável, 2 grau -> 2 variáveis (recta de regressão), 3 grau -> 3 variáveis, ...
Também não percebi a lógica de comprar quando no dia anterior desce e vender quando sobe, podias explicar melhor?
Em relação ao gráfico que apresentei no post anterior, concluo que quando R*R está próximo de zero existe uma grande probabilidade de inversão de tendência.
Alguém conclui algo diferente?
Cumprimentos
Bom, quanto ao R*R está próximo de zero discordo. R*R ser zero significa que as duas variáveis em questão não estão relacionadas e, basear a decisão numa através da outra vai dar uma variável puramente aleatória (mais vale ir ao casino).
Quanto aos modelos, vou dar um A exemplo com uma variável e outro B com cinco:
A - Se no dia anterior o NASDAQ desceu (close < open dia anterior) então hoje invisto para subir (entro na abertura e saio no fecho).
Se no dia anterior o NASDAQ subiu (close > open dia anterior) então hoje invisto para descer (entro na abertura e saio no fecho).
B - Considere-se a seguinte combinação linear:
a+b+c+d+e em que
a - (close - open)/open do NASDAQ do dia anterior
b - (close - open)/open do Dowjones do dia anterior
c - (close - open)/open do Nikkei do dia anterior
d - (close - open)/open do NASDAQ de dois dias anteriores
e - (close - open)/open do NASDAQ do dia da semana anterior
Se a soma der >0 então invisto para subir, caso contrário invisto para descer.
O polinómio que apresentei era apenas um exemplo, neste caso o modelo B não tem polinímios, apenas uma soma de variáveis. Para mim estão 5 variáveis envolvidas. Se quiser consigo fazer um modelo com 3000 variáveis, começo a juntar, a juntar e consegue-se ter uma regressão muito boa com um r^2 muito alto, mas a minha pergunta é, vale a pena?
Posso dizer que o meu modelo tem cerca de 4 variáveis...
Neste caso o R^2 que calculo para ver a "força" do modelo são o resultado causa e efeito, ou seja, neste caso, no modelo A veria a correlação entre o (close - open) do NASDAQ do dia X e o (close - open) do NASDAQ do dia X-1. Por outras palavras, o momento x-1 é a causa, o que define a decisão do dia seguinte e o x é o efeito.
Outra ideia é que acho que não vale a pena ter dois activo com correlação 0,99 pois o que fazes com eles? Enquanto se um deles estiver desfasado, ou seja, poder establecer uma relação causa-efeito então já vale muito a pena.
Eu já tenho muitos destes estudo feitos, o facto de um índice servir de causa para outro, mas creio que seria mais educativo cada um dos foristas fazer pelas próprias mãos pois começam a perceber melhor o que se passa e têm acesso a todos os cálculos intermédios...
Por exemplo, tentem fazer no Excel o modelo A e o B e verão os resultados...
Cumprimentos,
General Idéafix