Фрактальные точечные процессы для моделирования активности торгов и волатильности

Сводка

В документе предлагается стохастическая модель активности торгов на основе фрактального точечного процесса, управляемого нелинейным стохастическим дифференциальным уравнением. Модель подгоняется к данным о торгах на финансовых рынках, чтобы уловить статистические особенности времени и частоты сделок. Она представлена как способ описать устойчивую структуру активности, а не считать сделки независимыми событиями.

Согласно приведённому сравнению, модель воспроизводит наблюдаемые распределение вероятностей и спектральную плотность мощности активности торгов на фондовом рынке. Авторы также вводят простую стохастическую связь между активностью торгов и доходностями, а затем с помощью численных расчётов воспроизводят свойства долгосрочной памяти волатильности. В тексте нет подробностей о данных, процедуре оценки, результатах вне выборки или прогнозной ценности для торговли. Поскольку данные свидетельствуют о воспроизведении статистических свойств, по этому описанию нельзя определить ценность модели для прогнозирования или решений об исполнении сделок.

Ключевые идеи

• Предложенная модель описывает активность торгов как фрактальный точечный процесс, управляемый нелинейным стохастическим дифференциальным уравнением.
• Модель подгоняется к эмпирическим данным об активности торгов на финансовых рынках.
• Сообщается, что модель воспроизводит наблюдаемые распределения активности и спектральную плотность мощности на фондовых рынках.
• Стохастическая связь активности торгов с доходностями используется для моделирования устойчивых свойств волатильности.
• В документе сообщается о воспроизведении статистических свойств, но не подтверждается качество прогнозирования или торговли.

Теги

# Modeling long-range memory trading activity by stochastic differential equations


# Modeling long-range memory trading activity by stochastic differential equations









We propose a model of fractal point process driven by the nonlinear stochastic differential equation. The model is adjusted to the empirical data of trading activity in financial markets. This reproduces the probability distribution function and power spectral density of trading activity observed in the stock markets. We present a simple stochastic relation between the trading activity and return, which enables us to reproduce long-range memory statistical properties of volatility by numerical calculations based on the proposed fractal point process.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.