Análisis de series temporales diarias de aperturas, máximos, mínimos y cierres de activos financieros a través del exponente de Hurst
Bibliographic record
Abstract
En aquesta tesi s'estudien des de diferents enfocaments, les quatre sèries temporals diàries que conformen els històrics dels actius financers. Mitjançant l'exploració dinàmica a través de l'exponent de Hurst hem pogut constatar una clara discrepància en l'exponent H que presenten les quatre sèries temporals. El més rellevant és que aquestes discrepàncies es repeteixen sistemàticament per a qualsevol marc temporal i per a tots els actius analitzats. Aquestes divergències tenen importants repercussions pel que fa a persistència, autocorrelació i predictibilitat de les quatre sèries. També s'ha pogut establir una relació empírica entre l'autocorrelació de les quatre sèries i el seu exponent H. Basant-nos en aquests resultats hem proposat un mètode estadístic per predir un succés binari en les sèries dels Màxims i els Mínims. Una altra aportació interessant ha estat el desenvolupament d'estratègies de trading aplicant tècniques no convencionals com la morfologia matemàtica o els filtres discrets.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
How this classification was reachedexpand
Full frame machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.003 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.001 |
| Open science | 0.000 | 0.001 |
| Research integrity | 0.000 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.006 | 0.001 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".