본문으로 건너뛰기
라이브러리 문서 전체

추세 추종과 역추세 규칙이 만드는 주가 혼돈

기사 arXiv papers · 저자: Li-Xin Wang
원문 읽기

요약

이 논문은 이동평균 매매 규칙을 바탕으로 한 주가 동학 모델을 분석한다. 추세 추종 수요와 역추세 수요의 상호작용이 혼돈적 가격 행동을 일으킨다고 설명하고, 발산·혼돈·진동과 관련된 매개변수 범위를 제시한다. 이 모델에는 불안정한 균형점이 무한히 많다고 보고한다. 또한 분석은 모델 매개변수로 표현한 리아푸노프 지수를 도출하고, 가격이 혼돈적일 때도 수익률 변동성이 어떻게 움직이는지 조사한다.

저자들은 변동성이 빠르게 일정한 값에 가까워진다고 보고하고, 몬테카를로 시뮬레이션으로 모델 매개변수와의 관계를 추정하며, 수익률이 독립적으로 보이는 조건을 살펴본다. 도표로 제시된 기묘한 끌개와 수익률 분포는 복잡한 행동과 두꺼운 꼬리를 보여준다. 이는 특정 수학 모델에 관한 결과이며, 설명에는 시장 데이터에 대한 실증 검증이나 해당 동학이 실제 주식 수익률을 설명한다는 근거가 없다. 결론은 모델 가정과 매개변수 선택에 달려 있다.

핵심 아이디어

  • 모델은 추세 추종과 역추세 매매 규칙의 상호작용으로 가격 혼돈을 설명한다.
  • 균형점은 불안정한 것으로 설명되며, 매개변수 범위가 발산·혼돈·진동을 좌우한다.
  • 분석은 리아푸노프 지수를 도출하고 단기 변동성 행동과의 관계를 살펴본다.
  • 몬테카를로 시뮬레이션을 사용해 모델의 수렴 변동성을 추정한다.
  • 설명된 혼돈 동학은 모델 결과이며, 본문에는 실증 검증이 제시되지 않는다.

태그

주식추세 추종평균 회귀변동성통계
전문
# 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.

출처의 라이선스에 따라 출처를 표시하고 전문을 공개합니다. 라이선스: abstract CC0

이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.