Возраст рекордов в акциях и случайных блужданиях

Сводка

В исследовании анализируется статистика рекордов в отдельных временных рядах фондового рынка и смоделированных геометрических случайных блужданиях. Основное внимание уделяется тому, как долго рекорды сохраняются до обновления; для этого моделирование сопоставляется с эмпирическими данными по акциям. Согласно результатам, распределение длительности существования рекордов до обновления подчиняется степенному закону с показателем от 1.5 до 1.8. Для самых долгих периодов сохранения рекордов исследование указывает распределение Фреше из теории экстремальных значений.

Авторы также сообщают, что статистика рекордов геометрических случайных блужданий хорошо согласуется с результатами по акциям. Такой подход позволяет сопоставлять наблюдаемые финансовые рекорды со стохастической моделью и может быть интересен исследователям устойчивости и экстремальных значений во временных рядах. В представленном изложении не названы акции, не описаны условия моделирования и не приведены размеры выборок, оценки неопределённости или тесты альтернативных моделей. Здесь описаны статистические результаты, а не торговый сигнал или стратегия; практическая прогностическая ценность не установлена.

Ключевые идеи

• В исследовании анализируется длительность сохранения рекордов в данных по отдельным акциям и смоделированных геометрических случайных блужданиях.
• Согласно результатам, распределение длительности сохранения рекордов подчиняется степенному закону с показателем от 1.5 до 1.8.
• Сообщается, что самые долгие периоды сохранения рекордов описываются распределением Фреше из теории экстремальных значений.
• Статистика рекордов в смоделированных случайных блужданиях описывается как согласующаяся с эмпирическими данными по акциям.
• В представленном изложении нет доказательств того, что эти паттерны напрямую прогнозируют доходность или помогают построить торговую стратегию.

Теги

# 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.

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.