Multicolinealidad
 
 

Multicolinealidad

 
TradingSys (AndG) - 18 Oct 2005
0 comentarios
 
Un error característico de los sistemas basados en múltiples indicadores técnicos es el solapamiento de información redundante que, por lo general, degrada la calidad predicativa de las órdenes de posicionamiento, dando lugar a numerosas señales falsas o retrasando los puntos de entrada y salida.

La multicolinealidad es un fenómeno bien conocido en el análisis estadístico de series de datos que tiene lugar cuando existe una correlación significativa entre dos o más variables independientes empleadas en un modelo predictivo. Este fenómeno se pone rápidamente de manifiesto cuando sometemos, por ejemplo, las series de datos a un análisis correlacional de Pearson, cosa que puede hacerse con relativa facilidad empleando una hoja de cálculo.

 
Si al aplicar el estadístico obtenemos un valor próximo a “1”, existe una fuerte correlación positiva entre ambas series (considero que en el análisis de indicadores técnicos el valor crítico es p >0,65). Por el contrario, valores cercanos a “-1” pondrán de manifiesto una clara correlación negativa, cuestión que tampoco evidencia una adecuada selección de indicadores.  Solo cuando el resultado está en el rango ±0,20 obtendremos algún beneficio al implementar varios indicadores en nuestro sistema.
 
A nuestro juicio, una de las dificultades para evitar la multicolinealidad está en análisis visual de los gráficos. El empleo de diferentes escalas y criterios de normalización puede enmascarar este fenómeno, que solo resultará evidente al proceder a un análisis estadístico de las series de datos.

 Para asegurar un empleo óptimo de los indicadores resulta muy aconsejable tomar en consideración las tres siguientes reglas:

  • Emplear simultáneamente indicadores que no pertenezcan a la misma categoría: Momento, tendencia, volumen...

  • Construir el sistema con varias series de precios o diferentes time frame a las que luego se podrán aplicar indicadores de la misma familia.

  • Utilizar indicadores con baja correlación entre ellos ( -0,20> p <0,20) pero con alta correlación independiente (positiva o negativa) con alguna de las serie de precios empleadas.

 
El siguiente gráfico muestra la fuerte correlación existente entre tres indicadores de la categoría de momento: RSI, CCI y Estocástico.



tradingsys



Mientras que, en el gráfico inferior, podemos observar la escasa correlación entre tres indicadores pertenecientes a familias distintas: Estocástico, ADX, OBV.

 

tradingsys



La conclusión inmediata que podemos sacar del fenómeno de la multicolinealidad es que la simple adición de indicadores de manera aleatoria a un sistema, además de incrementar innecesariamente el número de parámetros (y lógicamente el riesgo de sobreoptimización)  no hace sino multiplicar la acumulación de información redundante con nulo valor predictivo. Solo la correcta elección de indicadores que evidencien escasa correlación será de alguna utilidad en la determinación de puntos de entrada o salida más o menos fiables.

En la siguiente tabla, y sin ánimo de ser exhaustivos, mostramos las relaciones de dependencia entre algunas parejas indicadores clásicos:


tradingsys

© tradingsys.org

 

Añadir comentario

 
Modificado por TradingSys (AndG) - 18 Oct 2005
 
 

Secciones

 
 

Entradas recientes

 
 

Enlaces