Modelando o mercado cambial

O mercado Forex pode ser previsto? Como criar uma estratégia de negociação própria?

Introdução.

Realmente, há muitas discussões sobre o Forex: é de natureza aleatória? até que ponto é aleatório? pode ser previsto? Não posso dar uma resposta irrefragável a todas essas questões, porque o mercado é um fenômeno muito complicado. Mas eu posso lhe dar dois exemplos da minha própria experiência. O primeiro não se refere diretamente a este tópico, mas isso me ajudou, incutir confiança e paciência, para conseguir prever o mercado Forex.

O mercado Forex pode ser previsto? Como criar a própria estratégia de negociação?

Aconteceu 30 anos atrás. Na União Soviética, um jogo Sportloto (tipo de Bingo) foi muito popular. Há um tambor de loteria com bolas numeradas de 1 a 36. Uma a uma, 5 bolas são jogadas para fora em uma bandeja especial. Eu decidi escrever um programa que poderia prever, quais números cairão no próximo desenho. Embora teoricamente eu soubesse que um processo aleatório não pode ser previsto, eu não só tinha confiança, mas um conhecimento interno que eu vou encontrar a solução dessa tarefa. Eu não vou mergulhar em detalhes, mas o fato é que eu consegui prever 3 números de 5.

Isso foi suficiente para receber quase 1000% de lucro de um bilhete. Pity, depois de dez anos de trabalho árduo, tendo conseguido resultados positivos, não tive chance de usá-lo. O fato é que este programa escrito em um bom tempo para esse tempo o computador EC-1055 precisava de 1 dia para cálculos. Naquela época, eu poderia vir sábado de manhã para um centro de computação, começar a máquina e aguardar os resultados até o domingo à noite. Nos dias úteis, a máquina estava ocupada, por isso era impossível usá-la. Os bilhetes precisavam ser enviados até sexta-feira, os desenhos ocorreram no domingo. Mas o que é realmente importante é o resultado do meu trabalho.

Dentro da esfera a partir do ponto de contato com o plano, um vetor movia-se na superfície interna da esfera; suas coordenadas foram indiretamente expressas pela conquista de números a partir de estatísticas de desenho. A tarefa de prever diretamente pelos números não foi resolvida. Primeiro, foi necessário criar o modelo de espaço em que os números foram formados e somente depois disso o processo quasirandom, formado por este espaço, poderia ser previsto estabelecendo meus próprios limites artificiais.

Para um melhor caracter informativo dos recursos de entrada, é necessário criar suas covariações entre si, usando diferentes leis de combinação desses recursos e selecionar um grupo ótimo que seja o modelo mais preciso. Para a previsão, usei métodos que eram muito próximos dos algoritmos genéticos presentes.

Os inúmeros eventos no próprio mercado, bem como na economia e política globais que influenciam diretamente o mercado, são marcados por profundas relações de causa e efeito. Exatamente essas relações em caso de insuficiência de informação e devido à complexidade de sua correlação podem parecer eventos aleatórios para um observador casual.

Por exemplo, o carvão preto parece ser sólido. Mas se mudarmos nossa percepção superficial e tentarmos apreender sua natureza interior, veremos que, por trás da substância sólida externa imutável, existe uma estrutura de energia dinâmica, que consiste em campos de força multidimensionais que conectam miríades de partículas elementares e forçam-nas a se moverem em sua órbita a uma velocidade muito alta.

Não encontraremos nada sólido dentro dele, tudo é composto de energia somente, e a forma sólida é apenas a ilusão de nossa percepção devido à limitação de nossos órgãos sensoriais. O carvão preto sólido contém um poderoso potencial de energia, que aparece quando queima e a energia contida passa de uma forma para outra. Estou descrevendo questões óbvias, e espero que você possa desenhar uma analogia e o que vou contar ainda mais também será evidente.

Quando o dinheiro se move ou se converte em nosso mundo de conseqüência, o caminho da energia se move em correspondência com o potencial desse dinheiro em um plano de causa delicado, que sem treinamento especial não está disponível para nossos órgãos sensoriais. O próprio Forex é um sistema de energia informacional que inclui não só o sistema técnico significa, mas também as emoções e a psicologia de todos os seus participantes e a variedade de diferentes fluxos de energia correspondentes ao movimento do dinheiro no mundo. Essa energia cria um Egrigor poderoso que é como um ímã - de um lado, atrai energia adicional daqueles que o tocam, do outro lado ele influencia a psicologia daqueles que estão na esfera de sua influência.

Sabendo que uma grande quantidade de dinheiro se move diariamente no Forex, que a tensão emocional daqueles que negociam nele é muito alta, podemos imaginar o enorme potencial de energia e o poder dos fluxos de energia que acompanham sua operação. E não há nada acidental no movimento dessas energias, eles seguem certas leis.

Alguns grandes comerciantes tentam fazer isso, executando operações de risco especulativas, tentando perturbar seu equilíbrio. Também podem ser algumas estruturas e pessoas que dominaram as técnicas de controle e gerenciamento de energia e tentando influenciar diretamente os fluxos de energia em um plano delicado, provocando assim o movimento dos preços em uma direção desejada na dimensão física. Os principais ruídos e distorções, ou o que pode ser chamado de parte acidental do Forex, são produzidos por centros de negociação e canais de conexão. Existem maneiras de sair?

Essa energia aparece muito antes de um preço mudar no gráfico. Ao concentrar a atenção no gráfico, você se conectará no nível subconsciente a essas energias, comece a detectá-las. Depois disso, você poderá prever a direção do seguinte tiquetaque.

Mude para o próximo estágio. Abra vários gráficos de (4-6) minutos em diferentes símbolos bem correlacionados com o símbolo com o qual você vai trabalhar. Observe os movimentos de preços, tentando pegar a dinâmica de movimento geral. Você verá, essa combinação de movimento dinâmico de alguns símbolos predetermina o movimento de outros símbolos, para que você conheça o movimento adicional do seu símbolo.

Então, qual é o princípio que baseia a maioria das estratégias de negociação? É um fato muito simples - a chance de um mercado continuar seu movimento em sua direção é um pouco maior que a probabilidade de que ele mude sua direção. Outra variante é que amanhã o mercado será o mesmo que foi ontem. E muitos comerciantes usam esses princípios, juntamente com indicadores e osciladores. E enquanto a diferença de probabilidades não é muito alta, os comerciantes perdem ou ganham muito lucro.

Mas a suposição sobre o caráter imutável dos mercados é inicialmente errada. O mercado é dinâmico e muda constantemente durante um dia que está ligado ao mercado dominante (asiático, europeu ou americano), com entrada ou saída de grandes participantes, com comunicados de imprensa e outras razões. Otimização é um processo muito longo e não pode ser realizado em tempo real. Portanto, a otimização não ajuda muito no ajuste de instrumentos usados ​​que refletem apenas o passado do mercado.

Assim, a construção de uma estratégia de negociação eficiente é possível, embora seja difícil. Isso deve ser um sistema experiente que pode analisar o mercado em tempo real, bem como combinar todos os dados disponíveis. Na verdade, a informação que recebemos é um coquetel bem misturado que consiste em inúmeros componentes. Com sinais artificialmente construídos que refletem adequadamente as tendências existentes, pode-se fazer previsões a curto e médio prazo. Tal é o algoritmo de uma estratégia de negociação eficiente e após a realização do programa - de um sistema de negociação. Claro que o algoritmo leva em conta as características individuais do desenvolvedor, porque já inclui a experiência, o temperamento e os receios de seu criador. Mas não é suficiente. Isso deve ser feito conscientemente. O sistema é apenas uma ferramenta e, para sua operação eficiente, deve ser a continuação de si mesmo. E o resultado máximo pode ser adquirido somente se essa harmonia for alcançada.

Bem, como podemos fazer isso? Basta seguir as recomendações acima. Aprenda a sentir o mercado, suas energias e você sempre estará um passo à frente de todas as suas mudanças. Para criar um modelo de mercado adequado, você também deve usar o número máximo de símbolos possíveis. O mercado é constituído por todos os seus símbolos, todos estão conectados entre si. A dinâmica mútua de seus símbolos é um momento-chave na construção do modelo de tendência.

Infelizmente, é difícil encontrar um histórico de carrapatos, mais isso deve ser sincronizado em todos os símbolos, usado para cálculo e a profundidade do histórico deve ser de cinco a seis anos. Portanto, esse modelo é difícil de calcular para a maioria dos computadores usados ​​por comerciantes privados.

Para mim, desenvolver um modelo de sucesso levou muitos anos. Eu tentei muitas vezes, procurando por uma solução e só quando comecei a experimentar o sensor de mercado descrito anteriormente, de repente consegui encontrar um algoritmo de um sistema de negociação ideal para entender meu mercado. Depois disso, foi mais fácil implementar esse algoritmo.

Mas hoje podemos resolver apenas tarefas locais, e para sua realização, precisamos de uma tarefa e algoritmo claramente determinados, refletindo esses processos locais. Quando este algoritmo é criado, podemos implementá-lo usando diferentes meios disponíveis, incluindo o MQL4. Por exemplo, ao usar o pacote PolyAnalyst megaputer, trabalhando no princípio Data Mining, é possível treinar uma rede neural e formalizar seus parâmetros. Como resultado, obtemos um polinominal não-linear que conecta as saídas da rede com suas entradas; Este polinominal pode ser incluído em qualquer indicador ou sistema comercial, escrito em MQL4 ou qualquer outra linguagem de programação. Assim, obtemos uma rede neural autônoma que não usa pacotes externos. Este pacote inclui muitas possibilidades diferentes para uma modelagem eficiente, encontrando regularidades, clusterização, embora hoje em dia existam programas mais eficientes para serem usados ​​como aplicativos externos.

No final do artigo, tentemos especular sobre o futuro próximo para ver as formas de desenvolvimento comercial. Com o crescimento do poder informático e do desenvolvimento de software, usando em sua base o princípio da busca de algoritmos de conhecimento, auto-organização e auto-treinamento de previsão, mais e mais popularidade nas negociações serão adquiridas por sistemas de negociação mecânica eficientes. Para os comerciantes que tentam usar sistemas de negociação construídos com base em indicadores e osciladores, será mais difícil competir e permanecer no mercado.

O desenvolvimento da tecnologia informática está acontecendo em uma progressão geométrica. Já existe a primeira informação sobre o desenvolvimento de amostras experimentais de bio-computadores, cujo poder é bilhões de vezes superior ao dos já existentes. Com o passar do tempo, a luta será mais entre os robôs, do que entre as pessoas e os vencedores serão aqueles com uma estratégia comercial mais eficiente e não com recursos técnicos mais elevados. Como resultado, em cerca de vinte anos, os mercados financeiros como os vemos agora deixarão de existir, porque eles se tornarão absolutamente previsíveis.

Conclusão.

O que está escrito no artigo é aplicável não só para o mercado Forex, mas também para qualquer outro mercado financeiro. Forex é o maior mercado entre todos os outros e é o mais dinâmico e difícil de prever. Eu tentei me responder durante minha pesquisa pessoal todas as perguntas, contidas neste artigo. E aqui mostrei minha própria pequena experiência de investigar a natureza Forex e minhas próprias conclusões com base em minha prática pessoal. Alguns leitores concordarão comigo, a maioria deles questionará as minhas conclusões, alguns considerarão todo esse charlatanismo.

Isto é como uma parábola sobre quatro persianas, que tentaram adivinhar sobre a aparência de um elefante ao tocá-la e cada uma tinha uma opinião diferente, porque alguém tocava sua cauda, ​​a segunda - a perna, a terceira - o tronco e a última um tocou sua presa.

Toquei apenas o final da cauda e fiz minhas conclusões. Espero que este artigo provoque uma ampla discussão sobre este tema. Outros lados do problema serão encontrados e, assim, um por um, idéia após a idéia, será desenhada uma imagem completa do mercado.

Traduzido do russo pela MetaQuotes Software Corp.

Como construir um modelo de negociação Forex.

Bem-vindo à negociação forex - um mercado global que funciona 24/7, oferecendo enormes oportunidades para os comerciantes prontos para dar uma queda.

Este artigo discute as diretrizes e o esboço para construir um modelo de negociação para negociação de divisas ou divisas. Também são discutidos os pontos relevantes sobre como a negociação forex é diferente da negociação de ações, bem como pontos específicos a serem considerados para a construção do modelo de negociação forex.

A grande vantagem com os mercados é que ele acomoda todo tipo de teorias (fundamental, técnica, ação de preço, etc.), permitindo aos participantes do mercado oportunidades enormes, que seguem padrões variados e diretores ao comércio. É uma questão de tempo - um está perdendo ou ganhando em qualquer momento particular. Quando cuidadosamente feito, construir um modelo de negociação baseado em uma estratégia claramente conceituada permite reduzir os negócios perdidos e melhorar o número de negociações vencedoras, permitindo assim uma abordagem sistemática de lucro.

Como um pensamento geral e fluxo de processo, a construção de uma estratégia de negociação pode ser capturada nas seguintes etapas, conforme demonstrado nesta figura:

No entanto, alguns insumos específicos podem ser necessários para o comércio específico forex, que são discutidos abaixo.

Como a negociação forex é diferente.

Teoricamente, as taxas de câmbio são transferidas devido a dois conceitos fundamentais: paridade de taxa de juros e paridade de poder de compra. Diferenças significativas entre a negociação forex e a negociação de ações são que o mercado forex é de natureza global, move-se em 24/7 e a regulamentação continua limitada. Isso leva a variações altamente sensíveis, imprevisíveis e susceptíveis nos movimentos de preços forex. Os drivers primários das taxas forex incluem notícias, p. Ex. emitiram declarações de funcionários do governo, desenvolvimentos geopolíticos, inflação e outras figuras macroeconômicas, etc.

Vamos discutir as etapas para construir um modelo de negociação forex.

Identificar / conceituar uma estratégia comercial:

Construir um modelo de negociação exige a identificação de oportunidades adequadas, o que, por sua vez, envolve a escolha de estratégias definidas ou conceitualizando novas como variantes de padrões. A estratégia de negociação continua a ser o coração de qualquer modelo de negociação, já que determina claramente as regras a serem seguidas, os pontos de entrada / saída, o potencial de lucro, a duração do comércio, os critérios de gerenciamento de riscos, etc. Por exemplo, aqui estão duas estratégias populares de negociação forex:

Notícias Fade: o mercado de forex irracional geralmente se move devido a notícias após a liberação de números oficiais como (números de PIB, números de emprego, liberação de dados de folha de pagamento não agrícola, etc.). Um efeito comumente observado imediatamente após o lançamento da notícia é um alto nível de volatilidade, levando a flutuações de preços significativas. No entanto, cerca de 15 minutos após o recorde de notícias, os preços geralmente são observados para voltar para níveis anteriores, que foram mantidos apenas antes do lançamento da notícia. Os modelos podem ser construídos para capitalizar em torno dessas oportunidades. Fragmento do dia interno: o padrão do dia interno aplica-se aos castiçais, onde o intervalo alto e baixo de hoje está dentro do alcance alto-baixo do dia anterior, indicando uma volatilidade reduzida. Pode haver vários padrões de dia interno dia após dia, indicando redução contínua na volatilidade e, portanto, aumentando significativamente a possibilidade de uma ruptura. Os comerciantes de Forex criam modelos e estratégias baseadas nesse conceito.

Identifique a segurança forex para negociar:

As estratégias específicas de negociação Forex exigem uma seleção cuidadosa do seguinte:

Ativos - o comércio envolverá simplesmente a negociação de notas de moeda, ou negociação de futuros de divisas, opções de divisas ou derivativos exóticos de forex mais avançados (como opções de barreira)? Parceiros (s) de moeda que valem a pena negociar de acordo com a estratégia identificada (como EURUSD, JPYAUD, etc.) Qual grupo de divisas forex - moedas maiores, menores e exóticas - o par forex selecionado pertence, pois essas categorias demonstram características específicas.

Plug-in os parâmetros específicos do forex:

Estratégia pós-comércio e identificação de segurança comercializável, o próximo passo para a construção de um modelo de negociação forex é a introdução de parâmetros específicos da estratégia forex que podem incluir:

Dependência de notícias: a menos que alguém seja um investidor de longo prazo, nenhum comerciante de forex pode se dar ao luxo de ignorar notícias associadas específicas a desenvolvimentos geopolíticos, estado da economia, anúncio de figuras econômicas de macros associadas, etc. O modelo de negociação deve considerar a inclusão de impacto de notícias - total ou parcialmente, manual ou automatizado - na medida do encaixe no modelo de negociação forex. Timing the trade: O modelo de negociação forex deve explicar as dependências de temporização, se houver, como segue:

assumir uma posição logo antes que os números macroeconômicos sejam anunciados negociando um par de moedas estrangeiras que tenha mais volatilidade durante horas extras - como um comerciante australiano que negocia em par de moeda EURUSD durante a troca de moeda exótica noturna da Austrália, que ocorre apenas durante o horário comercial em bancos designados e Mercados OTC.

Ferramentas técnicas, fatores fundamentais e requisitos de monitoramento: se a estratégia selecionada requer monitoramento constante de gráficos DMA ou bandas Bollinger ®, ou cálculos baseados em figuras fundamentais / macroeconômicas, o modelo de negociação forex deve ser equipado para incluir todas as ferramentas necessárias para esses requisitos.

Esta etapa concentra-se principalmente na incorporação das seguintes características básicas no modelo de negociação, com valores variáveis ​​para encontrar o melhor ajuste:

Níveis de lucro (como o movimento de pips) Níveis de perda de perdas Gerenciamento de dinheiro: quanto dinheiro apostar em cada comércio, em que estilo (valor fixo por troca ou montantes variáveis ​​com mudanças progressivas) Análise de gerenciamento de riscos e análise de cenários, conforme aplicável.

Pode começar com alguns pressupostos, e aperfeiçoar esses como testes mais iterativos são realizados para encontrar o melhor ajuste rentável.

Qualquer modelo comercial desenvolvido por um indivíduo reflete as características, o processo de pensamento, o temperamento e a experiência do comerciante que o constrói. Muitas vezes constrangido pelo conhecimento ou mesmo por desafios pessoais de opinião ego ou cega em modelos autodesenvolvidos, os comerciantes ocasionalmente ignoram aspectos importantes. Portanto, torna-se importante testar o modelo em dados históricos, identificar os erros e evitar tais perdas na negociação do mundo real. Backtesting também permite a personalização necessária dentro dos objetivos estabelecidos (metas de lucro, stop-loss, etc.) para afinar melhor o modelo e as estratégias desenvolvidas, garantindo a realização prática do potencial de lucro máximo.

Análise iterativa para modelo de negociação:

O desenvolvimento de um modelo de negociação requer análise de pacientes, que inclui numerosas iterações por mudanças repetitivas de parâmetros matemáticos, bem como variações nos conceitos teóricos subjacentes. Durante este ciclo, ajuda a registrar os casos de falha e sucesso, de modo a manter um registro do que funciona e do que não é, o que é útil durante os longos anos de carreira comercial.

Usando computadores para automação comercial e construção de modelos:

Hoje, está na moda tentar automatizar tudo. Mas lembre-se - "O programa é tão eficiente quanto os conceitos subjacentes e a implementação prática incorporada".

Os computadores podem ser usados ​​para procurar padrões em dados históricos, que podem constituir a base do desenvolvimento de novos modelos. Os testes de volta também podem ser auxiliados por programas de computador sendo executados contra dados históricos.

Pode-se usar os aplicativos disponíveis em julgamento ou base de compra, ou criar novos por conta própria para seus requisitos com base na sua familiaridade com a programação de computadores. Certifique-se de usar os programas de computador com uma compreensão completa e aplicabilidade para suas próprias estratégias selecionadas, para evitar eventuais dificuldades mais tarde com o comércio de dinheiro real.

Uma das principais vantagens de usar os modelos comerciais é que ele tira os apegos emocionais e bloqueios mentais durante a negociação, que são conhecidos como os principais motivos de falhas e perdas comerciais. Embora seja sempre excitante trocar por modelos estabelecidos de forma definida e sistemática, os comerciantes sábios sempre continuam a procurar a possibilidade de falhas e a personalização contínua para mais sucesso, com base nos desenvolvimentos do mercado. Uma abordagem pragmática, com acompanhamento contínuo e melhorias, pode ajudar oportunidades lucrativas através de modelos comerciais.

Modelagem de volatilidade no mercado Forex: uma avaliação empírica.

Renato G. Flôres Jr. Bruno B. Roche.

Nós comparamos três técnicas de modelagem de volatilidade usadas com frequência: alternância GARCH, Markovian e modelos cumulativos de volatilidade diária. Nosso principal objetivo é destacar uma maneira prática e sistemática de medir a eficácia relativa dessas técnicas. A avaliação compreende a análise da validade dos requisitos estatísticos dos vários modelos e seu desempenho em estratégias de hedge de opções simples. O último coloca-os a testar em uma aplicação da "vida real". Embora não houvesse muita diferença entre as três técnicas, uma tendência a favor das estimativas cumulativas de volatilidade diária, com base em dados de carrapatos, parece clara. Como a melhoria não é muito grande, a mensagem para o praticante - a partir da evidência restrita de nosso experimento - é que provavelmente não estará perdendo muito se estiver trabalhando com o método Markoviano de comutação. Destaca-se que, em termos de estimativa de volatilidade, não existe um vencedor claro entre as técnicas mais sofisticadas.

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Autores e afiliações.

Renato G. Flôres Jr. 1 2 Bruno B. Roche 3 1. EPGE Fundação Getúlio Vargas Rio de Janeiro Brasil 2. EPGE // FGV Praia de Botafogo 190 Rio de Janeiro Brasil 3. École de Commerce Solvay / ULB Bruxelas Bélgica.

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&cópia de; 2017 Springer International Publishing AG. Parte de Springer Nature.

Modelagem de volatilidade no mercado cambial: uma avaliação empírica.

Abstrato.

Nós comparamos três técnicas de modelagem de volatilidade usadas com frequência: alternância GARCH, Markovian e modelos cumulativos de volatilidade diária. Nosso principal objetivo é destacar uma maneira prática e sistemática de medir a eficácia relativa dessas técnicas. A avaliação compreende a análise da validade dos requisitos estatísticos dos vários modelos e seu desempenho em estratégias de hedge de opções simples. O último coloca-os a testar em uma aplicação da "vida real". Embora não houvesse muita diferença entre as três técnicas, uma tendência a favor das estimativas cumulativas de volatilidade diária, com base em dados de carrapatos, parece ser muito importante. Como a melhoria não é muito grande, a mensagem para o praticante - a partir da evidência restrita de nosso experimento - é que ele provavelmente não estará perdendo muito se estiver trabalhando com o método Markoviano de comutação. Destaca-se que, em termos de estimativa de volatilidade, não existe um vencedor claro entre as técnicas mais sofisticadas.

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Tim Bollerslev, 1986. "Heterosqueticidade condicional autoregressiva generalizada", EERI Research Paper Series EERI RP 1986/01, Instituto de Pesquisa em Economia e Econometria (EERI), Bruxelas.

Tom Doan, "sem data". "Programas de RATS para estimar o modelo ARCH da Hamilton-Susmel Markov Switching", Componentes de Software Estatístico RTZ00083, Departamento de Economia da Universidade de Boston.

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Modelando a volatilidade dos mercados de ações e mercados da América Latina: aplicação empírica de um modelo com mudanças de nível aleatório e memória longa genuína.

Destaques.

Aplicação dos modelos RLS-ARFIMA à volatilidade dos retornos financeiros para a América Latina.

Somente os dados de HF podem ser modelados como modelos RLS-ARFIMA: há memória longa e genuína.

A maioria das séries diárias (estoque, Forex) são modeladas como modelo RLS-ARMA com erros de medição.

Previsão: os modelos RLS (ARFIMA, ARMA) estão em MCS de 10%. Em nenhum caso ARFIMA é selecionado.

Avaliando as previsões de densidade: informações importantes e diferentes sobre a qualidade das previsões.

Seguindo Varneskov e Perron (2017a, b), aplico os modelos RLS-ARFIMA (p, d, q) para o estoque diário e volatilidade dos retornos do mercado Forex da Argentina, Brasil, México e Peru. Além disso, também são utilizados dois conjuntos de dados de alta freqüência. O modelo é um modelo de espaço-estado paramétrico com uma estrutura de estimativa que combina longa memória e mudanças de nível ao decompor o processo subjacente em um modelo de mistura e dinâmica ARFIMA. Os resultados das estimativas não são conclusivos como os obtidos em Varneskov e Perron (2017a, b). De fato, as magnitudes muito pequenas das estimativas dos parâmetros fracionários sugerem que apenas as séries de alta freqüência podem ser modeladas como modelos RLS-ARFIMA. A outra série (diária) seria modelada como modelos RLS-ARMA com erros de medição, exceto no caso do mercado Forex do Brasil, onde não há evidências de erros de medição. Outra possibilidade é aceitar as pequenas magnitudes das estimativas do parâmetro fracionário como prova de memória longa genuína e, nesse caso, um grupo maior de séries pode ser modelado como modelos RLS-ARFIMA. As previsões são avaliadas a partir de duas perspectivas: uma usando 10% do Conjunto de Confiança Modelo de Hansen, Lunde e Nason (2018) e a outra usando uma estatística recente proposta por Knüppel (2018) para avaliar as previsões de densidade. Os resultados favorecem os modelos RLS-ARMA e RLS-ARFIMA, embora encontramos algumas diferenças entre as duas abordagens para os casos do Brasil e do México (ações) e da Argentina (Forex). Finalmente, as previsões são utilizadas para calcular o VaR em 1%, 5% e 10%. Os resultados suportam amplamente os modelos RLS-ARFIMA com uma ou duas exceções.

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