Uso de Cuantificadores Wavelets en el Análisis de Series Financieras

Abstract

Muchos fenómenos económicos producen magnitudes observables, que se registran en tiempos uniformemente distribuidos. Estas observaciones, que constituyen series temporales, son utilizadas por los analistas para modelar y examinar fenómenos complejos. El interés por el estudio de estas series, está relacionado con la necesidad de desarrollar aplicaciones, entre otras, para la predicción de sus valores. Las series provenientes de los mercados financieros se caracterizan por ser abundantes, de frecuencia elevada y por tener una gran dependencia del tiempo, lo que permite la introducción de técnicas avanzadas, en su mayoría derivadas de la econofísica. En este sentido, los cuantificadores provenientes de la teoría de la información resultan ser muy útiles. En este trabajo se estudian y caracterizan series mediante la implementación de cuantificadores de Entropía y Complejidad estadística, basados en la Transformada Wavelet. La representación plana de estos dos cuantificadores, llamada plano de Complejidad-Entropía, permite caracterizar la eficiencia informativa de varios mercados. Se propone una metodología para analizar la evolución temporal de los cuantificadores y se muestran distintas aplicaciones.