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Leptocúrtico
Detectar crashes con estadística de colas pesadas
Armamos fatcrash, un toolkit en Rust+Python con 15 métodos de detección de crashes: LPPLS, DFA, EVT, Hill, Kappa, Hurst, GSADF, momentum/reversión, velocidad de precios y más. Lo probamos sobre 96 drawdowns en BTC, SPY, oro, 23 pares de divisas y crisis de acciones, con métricas honestas de precisión/recall/F1. Además: qué métodos se trasladan a datos de facturación y ganancias.
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Leptocúrtico
Veinte siglos de datos financieros: lo que revelan 240 países y 2.000 años
Armamos forex-centuries, un dataset abierto de tipos de cambio, oro, plata, tasas de interés, precios de materias primas, PBI, deuda soberana y más, con 27 fuentes que van del año 1 d. C. a 2026 y cubren 240 países. Las colas pesadas son universales. Las monedas con tipo de cambio fijo son las más peligrosas. Toda moneda pierde contra el oro.
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Cuando las reglas se repiten: la escalera del punto fijo
Leyes de potencia, Extremistán y no ergodicidad
La invariancia de escala se vuelve ley de potencia; las leyes de potencia mueven la importancia hacia los extremos; los extremos vuelven inestables los promedios a lo largo del tiempo.
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Al borde del caos
Los límites del conocimiento
Todos los métodos de esta serie se apoyan en un número: qué tan cerca de su borde está un sistema. Nassim Taleb pasó una carrera entera argumentando que ese es justo el número en el que no podés confiar. En los sistemas de colas pesadas, los datos necesarios para fijar la cola convergen demasiado lento, y ser honesto sobre tu incertidumbre engorda la cola todavía más. Este es el contragolpe, y el lugar donde nos deja.
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Al borde del caos
Pilas de arena y crashes: cómo los sistemas se afinan solos hasta el borde
El ensayo anterior dejó un cabo suelto. Los mercados pueden estar cerca de un borde crítico donde los shocks chicos se propagan en cascada, pero los puntos críticos suelen requerir un ajuste muy fino, así que ¿quién mantiene a un mercado en equilibrio ahí? La respuesta, encontrada en una pila de arena, es que nadie. Algunos sistemas caminan solos hasta el borde, y de ahí vienen sus crashes.
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Al borde del caos
Crashes sin causa: los mercados como transiciones de fase
Los grandes movimientos del mercado muchas veces aparecen sin ninguna noticia que los explique. Un modelo de imanes de hace cien años muestra por qué. Cuando la gente se copia con suficiente fuerza, un mercado puede sostener dos ánimos a la vez, y el empujón más chico lo hace pasar de uno al otro. Armamos el modelo desde cero, con imágenes, y después lo aplicamos a los mercados.