株価データと幾何ランダムウォークにおける記録期間

サマリー

本研究は、選定した株式市場の時系列とシミュレーションした幾何ランダムウォークの記録統計を調べます。記録が更新されるまでの期間に焦点を当て、実際の株価データとシミュレーションを併用します。報告された記録期間の分布は、指数が1.5から1.8のべき乗則に従います。最長の記録期間については、極値理論のモデルであるFréchet分布に従うと報告されています。

著者らは、幾何ランダムウォークの記録統計が株価データで見つかったものとよく一致すると報告しています。これは、観測された金融記録を確率モデルと比較する方法を示し、時系列の持続性や極値を研究する人々の関心を引く可能性があります。抜粋では対象の銘柄名やシミュレーション設定は明らかにされず、標本数、不確実性の推定、代替モデルの検定も示されていません。取引シグナルや戦略ではなく統計的な結果を説明しており、実用的な予測価値は確立されていません。

主なアイデア

• 選定した株価データとシミュレーションした幾何ランダムウォークにおける記録期間を分析します。
• 記録期間の分布は、指数が1.5から1.8のべき乗則に従うと報告されています。
• 最長の記録期間は、極値理論におけるFréchet分布に適合すると報告されています。
• シミュレーションしたランダムウォークの記録統計は、実際の株価データと整合すると説明されています。
• これらのパターンが収益を直接予測したり、取引戦略を支えたりする証拠は抜粋にありません。

タグ

# 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.

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。