Langfristige Handelsaktivität und Volatilität mit fraktalen Punktprozessen modellieren

Zusammenfassung

Dieses Dokument schlägt ein stochastisches Modell für Handelsaktivität vor, das auf einem fraktalen Punktprozess beruht, der von einer nichtlinearen stochastischen Differentialgleichung angetrieben wird. Das Modell wird an Finanzmarkthandelsdaten angepasst, um statistische Merkmale des Zeitpunkts und der Häufigkeit von Transaktionen zu erfassen. Es wird als Möglichkeit vorgestellt, persistente Strukturen der Aktivität abzubilden, anstatt Transaktionen als unabhängige Ereignisse zu behandeln.

Der berichtete Vergleich zeigt, dass das Modell die beobachtete Wahrscheinlichkeitsverteilung und spektrale Leistungsdichte der Handelsaktivität am Aktienmarkt reproduziert. Die Autoren führen außerdem einen einfachen stochastischen Zusammenhang zwischen Handelsaktivität und Renditen ein und reproduzieren anschließend durch numerische Berechnungen Langzeitgedächtniseigenschaften der Volatilität. Der Text enthält keine Angaben zu Daten, Schätzverfahren, Ergebnissen außerhalb der Stichprobe oder zur Prognosenützlichkeit für den Handel. Die Evidenz betrifft die Reproduktion statistischer Eigenschaften; aus dieser Beschreibung allein lässt sich daher der Wert des Modells für Prognosen oder Ausführungsentscheidungen nicht bestimmen.

Kernaussagen

• Das vorgeschlagene Modell stellt Handelsaktivität als fraktalen Punktprozess dar, der von einer nichtlinearen stochastischen Differentialgleichung angetrieben wird.
• Das Modell wird an empirische Finanzhandelsaktivität angepasst.
• Berichten zufolge reproduziert es beobachtete Aktivitätsverteilungen und die spektrale Leistungsdichte an Aktienmärkten.
• Ein stochastischer Zusammenhang zwischen Handelsaktivität und Renditen dient zur Modellierung persistenter Volatilitätseigenschaften.
• Das Dokument berichtet eine statistische Reproduktion, belegt jedoch keine Prognose- oder Handelsleistung.

Schlagwörter

# Modeling long-range memory trading activity by stochastic differential equations


# Modeling long-range memory trading activity by stochastic differential equations









We propose a model of fractal point process driven by the nonlinear stochastic differential equation. The model is adjusted to the empirical data of trading activity in financial markets. This reproduces the probability distribution function and power spectral density of trading activity observed in the stock markets. We present a simple stochastic relation between the trading activity and return, which enables us to reproduce long-range memory statistical properties of volatility by numerical calculations based on the proposed fractal point process.

Vollständig mit Quellenangabe unter der Lizenz der Quelle angezeigt. Lizenz: abstract CC0

Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.