Research
ARIMA III: indicadores de ARIMA en AmiBroker
Importación del modelo mediante AmiPy y lectura del coeficiente autorregresivo sobre un spread
- 8 Mar 2026
- Investigación Estadística
- Serie ARIMA
- Research 3 de 4
Tercera entrega de la serie ARIMA. Muestra cómo llevar a AmiBroker los resultados del modelo calculado en Python a través del plugin AmiPy, almacenándolos en variables estáticas para evitar la carga computacional de recalcularlos. El modelo se aplica al spread entre el precio y su media, normalizado con su Zscore, y se representa como indicador junto a sus bandas de confiabilidad. Incluye el código AFL.
Evidencia
Metodología
Un spread estacionario en lugar del precio
El Research parte de una limitación práctica: el modelo se recalcula en cada vela de cada activo, por lo que primero genera sus resultados mediante un scan y los guarda en variables estáticas. La serie que se modeliza no es el precio, que rara vez es estacionario, sino su distancia a una media móvil.
Sobre un ejemplo en gráfico semanal se interpreta el coeficiente autorregresivo y sus límites de confiabilidad para valorar si el activo se presta a una operativa de reversión a la media. La definición exacta del spread, los rangos de referencia y el código AFL completo se desarrollan en el Research.
Relación con la Serie
Pertenece a la Serie ARIMA · Research 3 de 4
Este Research forma parte de la Serie «ARIMA» y no se vende por separado.
Research Serie
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Serie ARIMA · 4 Research
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