Datos de alta frecuencia
Los datos de alta frecuencia se refieren a datos de series de tiempo recopilados a una escala extremadamente fina. Como resultado de la potencia computacional avanzada en las últimas décadas, los datos de alta frecuencia se pueden recopilar con precisión a una velocidad eficiente para el análisis. [1] Utilizados en gran medida en el análisis financiero y en el comercio de alta frecuencia, los datos de alta frecuencia proporcionan observaciones intradía que se pueden utilizar para comprender los comportamientos, la dinámica y las microestructuras del mercado. [2]
Las recopilaciones de datos de alta frecuencia se formularon originalmente agrupando datos de mercado tick por tick, mediante los cuales cada "evento" (transacción, cotización, movimiento de precios, etc.) se caracteriza por un "tick" o una unidad lógica de información. Debido a la gran cantidad de tics en un solo día, las recopilaciones de datos de alta frecuencia generalmente contienen una gran cantidad de datos, lo que permite una alta precisión estadística. [3] Las observaciones de alta frecuencia durante un día de un mercado líquido pueden igualar la cantidad de datos diarios recopilados en 30 años. [3]
Debido a la introducción de formas electrónicas de comercio y proveedores de datos basados en Internet, los datos de alta frecuencia se han vuelto mucho más accesibles y pueden permitirle a uno seguir la formación de precios en tiempo real. Esto ha dado lugar a una gran área de investigación nueva en el campo de los datos de alta frecuencia, donde académicos e investigadores utilizan las características de los datos de alta frecuencia para desarrollar modelos adecuados para predecir los movimientos y riesgos futuros del mercado. [3] Las predicciones del modelo cubren una amplia gama de comportamientos del mercado, incluido el volumen , la volatilidad , el movimiento de precios y la optimización de la ubicación. [4]
Existe un interés continuo tanto en las agencias reguladoras como en la academia en torno a los datos de transacciones y los datos de la cartera de pedidos limitados , de los cuales se pueden evaluar mayores implicaciones del comercio y los comportamientos del mercado, así como los resultados y la dinámica del mercado, utilizando modelos de datos de alta frecuencia. Las agencias reguladoras muestran un gran interés en estos modelos debido al hecho de que los riesgos de liquidez y precio no se comprenden completamente en términos de formas más nuevas de aplicaciones comerciales automatizadas. [4]
Los estudios de datos de alta frecuencia tienen valor en su capacidad para rastrear actividades de mercado irregulares durante un período de tiempo. Esta información permite una mejor comprensión del comportamiento y la actividad comercial y de precios. Debido a la importancia de la sincronización en los eventos del mercado, los datos de alta frecuencia requieren un análisis mediante procesos puntuales , que dependen de las observaciones y el historial para caracterizar las ocurrencias aleatorias de los eventos. [4] Esta comprensión fue desarrollada por primera vez por el ganador del Premio Nobel de Economía de 2003, Robert Fry Engle III , quien se especializa en el desarrollo de métodos de análisis econométrico financiero utilizando datos financieros y procesos puntuales. [4]
Los datos de alta frecuencia se utilizan principalmente en la investigación financiera y el análisis del mercado de valores . Siempre que se procesa una transacción, cotización o pedido electrónico, los datos relacionados se recopilan y se ingresan en un formato de serie de tiempo . Como tal, los datos de alta frecuencia a menudo se denominan datos de transacciones. [4]
