Laboratório · C · Deteção de alterações
A calibração do detetor que responde à pergunta «está a acontecer algo neste momento», e a sua avaliação em dados reais.
Calibração sintética
O que é: Com que atraso o detetor apanha um desvio em séries artificiais cuja data do desvio é conhecida, e com que frequência dá um falso alarme quando não há desvio.
Que dados o alimentam: Produzida apenas com dados sintéticos; não toca na base de dados. Cada cenário é repetido 60 vezes; as primeiras 90 observações são o período de aquecimento.
O que mostra: O atraso médio de deteção (dias), o tempo médio até ao primeiro falso alarme (ARL0) e o número de cenários apanhados; linhas separadas para desvios da média e aumentos de volatilidade.
O que se pode concluir: O atraso de deteção é inversamente proporcional ao quadrado da razão entre o desvio e o ruído: pequenos desvios da média quase nunca são apanhados, enquanto uma duplicação da volatilidade é apanhada em poucos dias. É por isso que o detetor monitoriza o volume e a volatilidade.
Cronologia dos alarmes à volta dos eventos
O que é: A distribuição dos alarmes nos ±10 dias à volta dos eventos registados, e uma comparação com dias aleatórios.
Que dados o alimentam: A tabela event e a série de alarmes da execução selecionada. A mesma estatística em datas aleatórias é calculada como hipótese nula.
O que mostra: Os dias antes do evento são barras âmbar, os dias depois são barras cinzentas. Abaixo, a taxa de alarme antes do evento e a taxa aleatória.
O que se pode concluir: Se a taxa antes do evento não for claramente superior à aleatória, o detetor não sente os eventos com antecedência. Se não houver registos de eventos, o gráfico fica vazio; as datas de resultados e do KAP devem ser carregadas em Definições > Eventos.
Persistência depois de um alarme
O que é: Se o sinal da direção no dia do alarme se mantém 1, 5 e 21 dias depois.
Que dados o alimentam: Os alarmes da execução selecionada e as rendibilidades residuais em return_daily.
O que mostra: Taxa de acerto por horizonte, intervalo de 95% e número de observações.
O que se pode concluir: Se a taxa estiver abaixo de 50%, o movimento do dia do alarme inverte-se depois. Notar uma alteração cedo não significa lucrar com ela; em dados reais esta taxa fica entre 47 e 48%.
Número diário de alarmes e turbulência do mercado
O que é: Quantas ações deram um alarme cada dia, e a probabilidade de o mercado estar num regime turbulento.
Que dados o alimentam: A série de alarmes da execução selecionada, e a probabilidade filtrada de um modelo de regime de Markov de dois estados ajustado à rendibilidade do XU100.
O que mostra: As barras âmbar são o número de alarmes, a linha vermelha a probabilidade de turbulência. O título mostra a taxa geral de alarmes e se as provas de vizinhos estão ativas.
O que se pode concluir: Alarmes a acumularem-se em períodos turbulentos mostram que o detetor está a apanhar eventos de todo o mercado e não específicos de uma ação. Usa-se a probabilidade filtrada, não a suavizada: a série suavizada vê o futuro e é por isso inválida em uso real.
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