Misturas restritas de distribuições gama e gaussianas para modelar retornos de ativos

Resumo

Este artigo apresenta um modelo de mistura restrita para descrever retornos de ativos e distinguir comportamentos de preços de alta, de baixa e laterais. Combina distribuições gama e gaussianas para representar padrões de retorno e acomodar caudas pesadas e curtose elevada, características que podem tornar inadequadas as premissas distribucionais simples para dados financeiros.

O modelo é estimado pela estrutura de Expectation-Maximisation, e a seleção da ordem do modelo também deve respeitar as restrições. Isso oferece uma forma estruturada de ajustar uma distribuição de retornos preservando a interpretação pretendida de seus componentes. O trecho descreve o projeto e o método de estimação do modelo, mas não fornece conjunto de dados empíricos, resultados comparativos ou evidências de desempenho de trading. Portanto, não é possível avaliar, com as informações apresentadas, sua utilidade para selecionar estratégias ou fazer previsões.

Ideias principais

• O modelo usa uma mistura restrita de distribuições gama e gaussianas para representar retornos de ativos.
• Seus componentes buscam distinguir comportamentos de preços de alta, de baixa e laterais.
• A mistura foi projetada para acomodar caudas pesadas e curtose elevada.
• A estimação dos parâmetros usa a estrutura de Expectation-Maximisation.
• A seleção da ordem do modelo deve preservar suas restrições.

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# Constrained Mixture Models for Asset Returns Modelling


# Constrained Mixture Models for Asset Returns Modelling









The estimation of asset return distributions is crucial for determining optimal trading strategies. In this paper we describe the constrained mixture model, based on a mixture of Gamma and Gaussian distributions, to provide an accurate description of price trends as being clearly positive, negative or ranging while accounting for heavy tails and high kurtosis. The model is estimated in the Expectation Maximisation framework and model order estimation also respects the model's constraints.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.