Antigüedad de récords en acciones y paseos aleatorios geométricos

Resumen

El estudio examina estadísticas de récords en determinadas series temporales bursátiles y paseos aleatorios geométricos simulados. Se centra en cuánto tiempo persisten los récords antes de ser superados, mediante simulaciones junto con datos bursátiles empíricos. La distribución comunicada de la antigüedad de los récords sigue una ley de potencias, con un exponente entre 1.5 y 1.8. Para las duraciones más largas, el estudio informa de una distribución de Fréchet, un modelo de la teoría de valores extremos.

Los autores también indican que las estadísticas de récords de los paseos aleatorios geométricos concuerdan bien con las observadas en los datos bursátiles. Esto ofrece una forma de comparar récords financieros observados con un modelo estocástico y puede interesar a investigadores que estudian la persistencia y los extremos en series temporales. El extracto no identifica las acciones, explica la configuración de la simulación ni proporciona tamaños de muestra, estimaciones de incertidumbre o pruebas de modelos alternativos. Describe resultados estadísticos, no una señal o estrategia de trading, por lo que no queda establecido su valor predictivo práctico.

Ideas clave

• El estudio analiza la antigüedad de récords en determinados datos bursátiles y paseos aleatorios geométricos simulados.
• Se informa de que las distribuciones de antigüedad de los récords siguen una ley de potencias con un exponente de 1.5 a 1.8.
• Se indica que las antigüedades más largas de los récords se ajustan a una distribución de Fréchet de la teoría de valores extremos.
• Las estadísticas de récords de los paseos aleatorios simulados se describen como coherentes con los datos bursátiles empíricos.
• El extracto no aporta pruebas de que estos patrones predigan directamente los rendimientos o respalden una estrategia de trading.

Etiquetas

# Record statistics of financial time series and geometric random walks


# Record statistics of financial time series and geometric random walks









The study of record statistics of correlated series is gaining momentum. In this work, we study the records statistics of the time series of select stock market data and the geometric random walk, primarily through simulations. We show that the distribution of the age of records is a power law with the exponent $α$ lying in the range $1.5 \le α\le 1.8$. Further, the longest record ages follow the Fréchet distribution of extreme value theory. The records statistics of geometric random walk series is in good agreement with that from the empirical stock data.

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