Presta atención a algunos casos.
Como ya habrás notado, doy prioridad a los indicadores porque son matemáticos. Y de la misma manera, intento seguir principios matemáticos aplicados en economía.
Una media móvil autorregresiva poco conocida, que es, en definitiva, un proceso estocástico estacionario en términos de dos polinomios, uno para la autorregresión y otro para la media móvil.
Las monedas que no han sufrido corrección tienden a retroceder con respecto a la media móvil.
¿Cómo encontrar la correlación?
Cálculo de matrices y determinantes entre activos.
Ej: matrices entre las fluctuaciones del activo de la red (a) X activo derivado de la misma red (b).
Determinante: mercado total 1 2 3
Es un tema más avanzado y complejo, que intentaré explicar más claramente más adelante, con ejemplos prácticos.
La fórmula con 3 matrices (3x3) se ve más o menos así:
A = [[a, b, c],
[d, e, f],
[g, h, i]]
det(A) = a * (e * i - f * h) - b * (d * i - f * g) + c * (d * h - e * g)
determinante se ve así:
Cij = (-1)^(i+j) * det(Aij)
det(A) = Σ (aij * Cij)
Por supuesto, no debería tener que calcularlo manualmente cada vez, pero es importante comprender la lógica detrás de esto. Cuando escriba el artículo, daré ejemplos concretos y aplicados.
Como ya habrás notado, doy prioridad a los indicadores porque son matemáticos. Y de la misma manera, intento seguir principios matemáticos aplicados en economía.
Una media móvil autorregresiva poco conocida, que es, en definitiva, un proceso estocástico estacionario en términos de dos polinomios, uno para la autorregresión y otro para la media móvil.
Las monedas que no han sufrido corrección tienden a retroceder con respecto a la media móvil.
¿Cómo encontrar la correlación?
Cálculo de matrices y determinantes entre activos.
Ej: matrices entre las fluctuaciones del activo de la red (a) X activo derivado de la misma red (b).
Determinante: mercado total 1 2 3
Es un tema más avanzado y complejo, que intentaré explicar más claramente más adelante, con ejemplos prácticos.
La fórmula con 3 matrices (3x3) se ve más o menos así:
A = [[a, b, c],
[d, e, f],
[g, h, i]]
det(A) = a * (e * i - f * h) - b * (d * i - f * g) + c * (d * h - e * g)
determinante se ve así:
Cij = (-1)^(i+j) * det(Aij)
det(A) = Σ (aij * Cij)
Por supuesto, no debería tener que calcularlo manualmente cada vez, pero es importante comprender la lógica detrás de esto. Cuando escriba el artículo, daré ejemplos concretos y aplicados.