Mô hình hỗn hợp Gamma–Gaussian có ràng buộc cho lợi nhuận tài sản

Tóm tắt

Bài báo trình bày một mô hình hỗn hợp có ràng buộc để mô tả lợi nhuận tài sản và phân biệt diễn biến giá tăng, giảm và đi ngang. Mô hình kết hợp phân phối Gamma và Gaussian để biểu diễn các dạng lợi nhuận, đồng thời tính đến đuôi dày và độ nhọn cao, những đặc điểm có thể khiến các giả định phân phối đơn giản không phù hợp với dữ liệu tài chính.

Mô hình được ước lượng bằng phương pháp Expectation-Maximisation; việc chọn bậc mô hình cũng phải tuân thủ các ràng buộc. Cách tiếp cận này tạo ra phương pháp có cấu trúc để khớp phân phối lợi nhuận mà vẫn giữ cách diễn giải dự kiến cho các thành phần. Phần trích dẫn mô tả thiết kế và cách ước lượng mô hình, nhưng không cung cấp bộ dữ liệu thực nghiệm, kết quả so sánh hay bằng chứng về hiệu quả giao dịch. Vì vậy, không thể đánh giá tính hữu ích của mô hình trong chọn chiến lược hoặc dự báo dựa trên thông tin hiện có.

Ý chính

• Mô hình dùng hỗn hợp có ràng buộc giữa phân phối Gamma và Gaussian để biểu diễn lợi nhuận tài sản.
• Các thành phần nhằm phân biệt diễn biến giá tăng, giảm và đi ngang.
• Mô hình hỗn hợp được thiết kế để tính đến đuôi dày và độ nhọn cao.
• Việc ước lượng tham số sử dụng phương pháp Expectation-Maximisation.
• Việc chọn bậc mô hình phải giữ nguyên các ràng buộc của mô hình.

Thẻ

# 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.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.