کسری اسٹاکیسٹک ریگولیرٹی سے قیمتوں کی پیش گوئی

خلاصہ

فریکشنل اسٹاکیسٹک ریگولیرٹی ماڈل، ملٹی فریکٹل قیمتوں کے رویے کی نمائندگی کے لیے بلیک–شولز فریم ورک کو وسعت دیتا ہے۔ یہ ایک ملٹی فریکشنل عمل استعمال کرتا ہے جس کی وقت کے ساتھ بدلتی باقاعدگی، جسے بے ترتیب ہرسٹ ایکسپوننٹ سے ظاہر کیا گیا ہے، ایک فریکشنل اورنسٹین–اولنبیک عمل کے زیرِ اثر ہوتی ہے۔ مقالہ اس محرک عمل کی خصوصیات کا مطالعہ کرتا ہے اور پوچھتا ہے کہ آیا باقاعدگی کے پیرامیٹر میں مستقبل کی قیمتوں کی تبدیلیوں سے متعلق زمانی معلومات موجود ہیں۔

ماڈل ہرسٹ ایکسپوننٹ کی نصف قدر کو مفروضۂ مؤثر مارکیٹ سے جوڑتا ہے؛ نصف سے ہٹنے والی قدریں یہ امکان ظاہر کرتی ہیں کہ ماضی کے منافع میں لاگ قیمتوں کے رجحان یا اوسط کی طرف واپسی سے متعلق معلومات موجود ہوں۔ مصنفین اس معلومات کی نظریاتی وضاحت کے لیے معلوماتی نظریہ اور شینن اینٹروپی استعمال کرتے ہیں، جس کے ممکنہ مضمرات قیمتوں کی تبدیلیوں کی پیش گوئی اور شماریاتی آربٹریج کی تشکیل پر پڑ سکتے ہیں۔ اقتباس میں تجرباتی نتائج یا ٹریڈنگ کی کارکردگی موجود نہیں، اس لیے یہ ثابت نہیں ہوتا کہ نظریاتی سگنل عملی طور پر قابلِ مشاہدہ یا منافع بخش ہے۔

اہم خیالات

• ماڈل ملٹی فریکٹل قیمت حرکیات اور وقت کے ساتھ بدلتے ہرسٹ ایکسپوننٹ کے ذریعے بلیک–شولز کو وسعت دیتا ہے۔
• فریکشنل اورنسٹین–اولنبیک عمل باقاعدگی کے پیرامیٹر میں تبدیلیوں کو چلاتا ہے۔
• ماڈل ہرسٹ ایکسپوننٹ کی نصف قدر کو مفروضۂ مؤثر مارکیٹ سے جوڑتا ہے۔
• نصف سے انحراف ماضی کے منافع میں رجحان یا اوسط کی طرف واپسی سے متعلق معلومات کی نشاندہی کر سکتا ہے۔
• شینن اینٹروپی زمانی معلومات کا مطالعہ کرنے کے لیے استعمال ہوتی ہے، مگر اقتباس میں منافع بخش ہونے کا تجرباتی ثبوت نہیں۔

ٹیگز

# Market information of the fractional stochastic regularity model


# Market information of the fractional stochastic regularity model









The Fractional Stochastic Regularity Model (FSRM) is an extension of Black-Scholes model describing the multifractal nature of prices. It is based on a multifractional process with a random Hurst exponent $H_t$, driven by a fractional Ornstein-Uhlenbeck (fOU) process. When the regularity parameter $H_t$ is equal to $1/2$, the efficient market hypothesis holds, but when $H_t\neq 1/2$ past price returns contain some information on a future trend or mean-reversion of the log-price process. In this paper, we investigate some properties of the fOU process and, thanks to information theory and Shannon's entropy, we determine theoretically the serial information of the regularity process $H_t$ of the FSRM, giving some insight into one's ability to forecast future price increments and to build statistical arbitrages with this model.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔