Abstrait

Le modèle bayésien Tadpole pour détecter les changements de tendance dans les cotations financières

Krzysztof Wojciech Fornalski*

Le modèle Tadpole basé sur une méthode de régression bayésienne robuste est présenté. L'article décrit l'algorithme numérique de détection des changements de tendance dans les cotations financières ou, de manière générale, dans les fonctions dépendantes du temps. L'application de l'algorithme d'ajustement bayésien rend le modèle insensible aux fluctuations locales et est finalement exempt de bruit. L'algorithme présenté détecte les changements de tendance dans les cotations boursières, dans le taux de change des devises, etc. Le modèle peut fonctionner en ligne, ce qui signifie qu'il reçoit systématiquement la valeur actuelle de la cotation analysée et trouve les points critiques et d'inflexion potentiels de la fonction. Le modèle a été testé sur des données historiques réelles concernant plusieurs dizaines de taux de change horaires et les cotations de la Bourse de Varsovie. Environ 60 % des détections de changement de tendance du modèle étaient correctes.