כיצד כללי מסחר עוקבי מגמה ונגד מגמה מעצבים מחירי מניות כאוטיים
סיכום
המאמר מנתח מודל לדינמיקת מחירי מניות המבוסס על כללי מסחר לפי ממוצעים נעים. הוא מייחס התנהגות כאוטית של מחירים לאינטראקציה בין ביקוש העוקב אחר מגמה לבין ביקוש נגדי, ומתאר טווחי פרמטרים הקשורים להתבדרות, כאוס ותנודתיות מחזורית. לפי הדיווח, למודל יש אינסוף נקודות שיווי משקל, וכולן אינן יציבות. הניתוח גם גוזר מעריך ליאפונוב במונחי פרמטרי המודל ובוחן כיצד התנודתיות בתשואות מתנהגת גם כאשר המחירים כאוטיים.
המחברים מדווחים שהתנודתיות מתקרבת במהירות לקבוע, אומדים את הקשר שלה לפרמטרי המודל באמצעות סימולציות מונטה קרלו, ובוחנים מתי התשואות נראות בלתי תלויות. מושך מוזר והתפלגות תשואות המוצגים בגרפים ממחישים התנהגות מורכבת וזנבות עבים. אלה ממצאים על מודל מתמטי מוגדר; התיאור אינו מספק אימות אמפירי על נתוני שוק ואינו קובע שהדינמיקה שלו מסבירה תשואות מניות בפועל. המסקנות תלויות בהנחות המודל ובבחירת הפרמטרים.
רעיונות מרכזיים
- המודל קושר בין כאוס במחירים לבין אינטראקציה בין כללי מסחר עוקבי מגמה וכללי מסחר נגדיים.
- נקודות שיווי המשקל מתוארות כבלתי יציבות, וטווחי הפרמטרים קובעים התבדרות, כאוס ותנודתיות מחזורית.
- הניתוח גוזר מעריך ליאפונוב וקושר אותו להתנהגות התנודתיות בטווח הקצר.
- סימולציות מונטה קרלו משמשות לאמידת התנודתיות המתכנסת של המודל.
- הדינמיקה הכאוטית המתוארת היא תוצאת מודל, והטקסט אינו מציין אימות אמפירי.
תגיות
הטקסט המלא
# 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.
מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0
הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.