كيف تشكل قواعد اتباع الاتجاه ومخالفته أسعار الأسهم الفوضوية
الملخص
تحلل هذه الورقة نموذجًا لديناميكيات أسعار الأسهم قائمًا على قواعد التداول باستخدام المتوسط المتحرك. وتعزو سلوك الأسعار الفوضوي إلى التفاعل بين الطلب المتبع للاتجاه والطلب المخالف له، وتصف نطاقات المعلمات المرتبطة بالتباعد والفوضى والتذبذب. ويُذكر أن للنموذج عددًا لا نهائيًا من نقاط التوازن، وكلها غير مستقرة. كما يشتق التحليل أسّ ليابونوف بدلالة معلمات النموذج، ويدرس سلوك تقلب العوائد حتى عندما تكون الأسعار فوضوية.
يفيد المؤلفون بأن التقلب يقترب سريعًا من ثابت، ويقدرون علاقته بمعلمات النموذج باستخدام محاكاة مونت كارلو، ويدرسون الحالات التي تبدو فيها العوائد مستقلة. ويوضح جاذب غريب مرسوم وتوزيع العوائد سلوكًا معقدًا وذيولًا سميكة. وهذه نتائج لنموذج رياضي محدد؛ ولا يقدم الوصف تحققًا تجريبيًا ببيانات السوق أو يثبت أن ديناميكياته تفسر عوائد الأسهم الفعلية. وتعتمد الاستنتاجات على افتراضات النموذج واختيارات المعلمات.
الأفكار الرئيسية
- يربط النموذج فوضى الأسعار بالتفاعل بين قواعد التداول المتبعة للاتجاه والمخالفة له.
- تُوصف نقاط توازنه بأنها غير مستقرة، فيما تحدد نطاقات المعلمات التباعد والفوضى والتذبذب.
- يشتق التحليل أسّ ليابونوف ويربطه بسلوك التقلب قصير الأجل.
- تُستخدم محاكاة مونت كارلو لتقدير التقلب المستقر للنموذج.
- الديناميكيات الفوضوية الموصوفة نتائج نموذجية، ولا يحدد النص أي تحقق تجريبي.
الوسوم
النص الكامل
# Dynamical Models of Stock Prices Based on Technical Trading Rules Part II: Analysis of the Models # Dynamical Models of Stock Prices Based on Technical Trading Rules Part II: Analysis of the Models In Part II of this paper, we concentrate our analysis on the price dynamical model with the moving average rules developed in Part I of this paper. By decomposing the excessive demand function, we reveal that it is the interplay between trend-following and contrarian actions that generates the price chaos, and give parameter ranges for the price series to change from divergence to chaos and to oscillation. We prove that the price dynamical model has an infinite number of equilibrium points but all these equilibrium points are unstable. We demonstrate the short-term predictability of the return volatility and derive the detailed formula of the Lyapunov exponent as function of the model parameters. We show that although the price is chaotic, the volatility converges to some constant very quickly at the rate of the Lyapunov exponent. We extract the formula relating the converged volatility to the model parameters based on Monte-Carlo simulations. We explore the circumstances under which the returns show independency and illustrate in details how the independency index changes with the model parameters. Finally, we plot the strange attractor and return distribution of the chaotic price model to illustrate the complex structure and fat-tailed distribution of the returns.
يُعرض النص كاملًا مع نسبه إلى مصدره وفقًا لترخيصه. الترخيص: abstract CC0
أعدّ وكيل الأبحاث في Stratmill هذا الملخص استنادًا إلى المصدر الأصلي؛ وهو ليس نسخة منه.