Regime de Mercado da CSSA

A essência da auto-similaridade e complexidade é comparar o todo com suas partes componentes. Por exemplo, tomemos um quadrado que é dividido em quatro quadrados separados de igual tamanho. A área do quadrado maior é equivalente à soma das áreas de cada um dos quadrados de seus componentes. O mesmo, é claro, é válido para uma linha unidimensional que é equivalente à soma de suas partes. Um dos métodos para identificar a auto-similaridade no mercado de ações é observar o alcance ou a diferença entre os altos e os baixos. Seria de se esperar que, em um mercado perfeitamente auto-similar, o intervalo mais longo fosse equivalente à soma dos intervalos medidos em um intervalo menor. Quanto mais caótico for o mercado, maior será a diferença entre estas duas medidas. Tais condições de mercado seriam caracterizadas por uma grande proporção entre a soma das faixas menores versus a medida mais longa da faixa. Essencialmente esta relação é chamada de dimensão fractal e é uma medida de complexidade. Há muitas maneiras diferentes de medir isto, inclusive usando o expoente Hurst, mas o problema que sempre encontrei em minha humilde pesquisa é que os limites sugeridos definidos por valores absolutos específicos não parecem refletir a informação consistente com a teoria. Muitas vezes descobri que as medidas relativas tendem a ser mais robustas e consistentes - muito da mesma forma que a magnitude dos retornos passados tem menos valor preditivo do que a classificação relativa dos retornos passados. As medidas relativas tendem a ser mais estacionárias do que os valores absolutos. Para calcular esta medida de auto-similaridade, utilizo a faixa intradiária (alta menos baixa) versus uma janela de faixa mais longa. Aqui está como é calculado:

1) encontrar o alto menos o baixo para cada dia, recuando 10 dias
2) tomar a soma desses valores (soma das peças)
3) encontrar o intervalo de 10 dias tomando o máximo de 10 dias (incluindo os máximos) e subtraindo o mínimo de 10 dias (todo o intervalo)
4) dividir a soma das peças por toda a faixa - esta é uma medida básica de dimensão/complexidade fractal
5) tomar a média de 60 dias da série de 10 dias dos valores de complexidade - esta é a métrica trimestral de "caos/estabilidade".
6) utilizar ou a normativa de 252 dias do z-score ou a classificação percentual da métrica de caos/estabilidade
7) valores acima de .5 indicam que o mercado está em um regime "caótico" e é muito menos previsível e não-estacionário, valores abaixo de .5 indicam que o mercado é estável e muito mais previsível.

Autor da idéia: David Varadi

Fonte: https://cssanalytics.wordpress.com/2015/03/13/using-a-self-similarity-metric-with-intraday-data-to-define-market-regimes/

O indicador é implementado para: MT4/MT5/Comercialização/ Multicartes

Como importar indicadores personalizados para SQX: https://strategyquant.com/doc/programming-for-sq/import-export-custom-indicators-and-other-snippets/