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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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Al borde del caos
La reflexividad en números
Todos coinciden en que los mercados reaccionan a sí mismos. La pregunta es cuánto. Una herramienta estadística pensada para terremotos convierte esa idea vaga en un único número: la fracción de la actividad del mercado que es el mercado reaccionando a sus propios movimientos y no a noticias de afuera. El número resulta estar cerca del nivel en el que una reacción en cadena se desbocaría.
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Al borde del caos
Más rápido que exponencial: ¿se puede ver venir un crash?
El ensayo anterior decía que las grandes cascadas vienen de adentro y que el disparador no te dice nada. Didier Sornette no está de acuerdo, al menos sobre las más grandes. Sostiene que una burbuja crece más rápido que exponencialmente hacia una singularidad en tiempo finito, deja un temblor revelador en la subida, y que eso hace que algunos crashes sean en parte previsibles. Este es el caso optimista, y sus límites.