Laboratoire · C · Détection de changement
La calibration du détecteur qui répond à la question « se passe-t-il quelque chose en ce moment », et son évaluation sur des données réelles.
Calibration synthétique
Ce que c'est: Avec quel délai le détecteur repère une rupture dans des séries artificielles dont la date de rupture est connue, et à quelle fréquence il donne une fausse alerte en l'absence de rupture.
Quelles données l'alimentent: Produit uniquement avec des données synthétiques ; ne touche pas la base de données. Chaque scénario est répété 60 fois ; les 90 premières observations constituent la période de chauffe.
Ce que cela montre: Le délai de détection moyen (jours), le délai moyen avant la première fausse alerte (ARL0) et le nombre de scénarios détectés ; des lignes séparées pour les ruptures de moyenne et les hausses de volatilité.
Ce que l'on peut en conclure: Le délai de détection est inversement proportionnel au carré du rapport rupture/bruit : les petites ruptures de moyenne ne sont presque jamais détectées, tandis qu'un doublement de la volatilité l'est en quelques jours. C'est pourquoi le détecteur surveille le volume et la volatilité.
Moment des alertes autour des événements
Ce que c'est: La répartition des alertes dans les ±10 jours autour des événements enregistrés, et une comparaison avec des jours aléatoires.
Quelles données l'alimentent: La table des événements et la série d'alertes de l'exécution sélectionnée. La même statistique à des dates aléatoires est calculée comme hypothèse nulle.
Ce que cela montre: Les jours avant l'événement sont des barres ambre, les jours après des barres grises. En dessous, le taux d'alerte avant événement et le taux aléatoire.
Ce que l'on peut en conclure: Si le taux avant événement n'est pas nettement supérieur au taux aléatoire, le détecteur ne pressent pas les événements. S'il n'y a pas d'enregistrements d'événements, le graphique est vide ; les dates de résultats et de KAP doivent être chargées depuis Paramètres > Événements.
Persistance après une alerte
Ce que c'est: Si le signe de direction du jour d'alerte se maintient 1, 5 et 21 jours plus tard.
Quelles données l'alimentent: Les alertes de l'exécution sélectionnée et les rendements résiduels de return_daily.
Ce que cela montre: Taux de réussite par horizon, intervalle à 95 % et nombre d'observations.
Ce que l'on peut en conclure: Si le taux est inférieur à 50 %, le mouvement du jour d'alerte s'inverse ensuite. Remarquer tôt un changement ne signifie pas en profiter ; sur des données réelles, ce taux ressort à 47–48 %.
Nombre quotidien d'alertes et turbulence du marché
Ce que c'est: Combien d'actions ont donné une alerte chaque jour, et la probabilité que le marché soit dans un régime turbulent.
Quelles données l'alimentent: La série d'alertes de l'exécution sélectionnée et la probabilité filtrée d'un modèle de régime de Markov à deux états ajusté au rendement du XU100.
Ce que cela montre: Les barres ambre sont le nombre d'alertes, la ligne rouge la probabilité de turbulence. Le titre indique le taux d'alerte global et si la preuve des voisins est activée.
Ce que l'on peut en conclure: L'accumulation d'alertes en période turbulente montre que le détecteur capte des événements de marché plutôt que propres à une action. La probabilité filtrée est utilisée, pas la lissée : la série lissée voit le futur et n'est donc pas valable en usage réel.
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