時間序列
非常短的均值回歸時間序列的入口和出口點
我有一個模型在多個事務級時間序列上指定協整關係。
我想為交易指定進入和退出點，理想情況下這些點恰好在時間序列的轉折點之前（退出的底部和進入的頂部）。我遇到的問題是時間序列本身很短——通常大約 1600 次觀察/秒。因此，通常的 +- 1/2 標準差入口點不起作用，因為在機會視窗結束之前我不可靠地知道標準差。
我看到了許多解決方案，但也許文獻中有更好的解決方案？
- 滾動標準差：一開始非常不可靠，在獲得可靠結果之前就失去了交易機會
- 滾動分位數：與上面相同的問題
- 固定級別進入/退出點：可能是非常錯誤的，因為系列的幅度不同
- 高水印入口/出口點
這是一些範例係列。您可能會注意到系列開始時的扭曲，這是因為我正在消除二次趨勢。
這聽起來像是您需要應用一些好的老式判斷來確定標準偏差“應該是”的情況，然後才能獲得足夠的數據來衡量它。當然，這個過程會以一定的頻率重複，也許給定一些屬性和更多細節，在你有足夠的數據之前，你可以對標準偏差（或分位數，或任何你想用於入口/出口點的東西）做出有根據的猜測手頭的特定係列。
繼 Tal Fishman 使用“一些好的老式判斷”的想法之後，您可能會發現應用Tukey 圖及其相關上下控制限的想法比標準差更有用。