Dự báo diễn biến giá bằng tính chính quy ngẫu nhiên phân số

Tóm tắt

Mô hình Tính chính quy ngẫu nhiên phân số mở rộng khuôn khổ Black–Scholes để biểu diễn diễn biến giá đa phân dạng. Mô hình sử dụng một quá trình đa phân số có tính chính quy thay đổi theo thời gian, được biểu thị bằng số mũ Hurst ngẫu nhiên và chi phối bởi quá trình Ornstein–Uhlenbeck phân số. Bài báo nghiên cứu các tính chất của quá trình chi phối này và đặt câu hỏi liệu tham số chính quy có chứa thông tin chuỗi liên quan đến biến động giá trong tương lai hay không.

Mô hình gắn số mũ Hurst bằng một nửa với giả thuyết thị trường hiệu quả; các giá trị khác một nửa hàm ý rằng lợi suất quá khứ có thể chứa thông tin về xu hướng hoặc hồi quy về trung bình của giá logarit. Các tác giả dùng lý thuyết thông tin và entropy Shannon để đặc trưng hóa thông tin này về mặt lý thuyết, với những hàm ý tiềm năng đối với việc dự báo các mức biến động và xây dựng giao dịch chênh lệch giá thống kê. Phần trích dẫn không đưa ra kết quả thực nghiệm hay hiệu suất giao dịch, nên không chứng minh tín hiệu lý thuyết có thể quan sát được hoặc sinh lời trong thực tế.

Ý chính

• Mô hình mở rộng Black–Scholes bằng động lực giá đa phân dạng và số mũ Hurst thay đổi theo thời gian.
• Quá trình Ornstein–Uhlenbeck phân số chi phối những thay đổi của tham số chính quy.
• Mô hình liên hệ số mũ Hurst bằng một nửa với giả thuyết thị trường hiệu quả.
• Độ lệch khỏi một nửa có thể hàm ý lợi suất quá khứ chứa thông tin về xu hướng hoặc hồi quy về trung bình.
• Entropy Shannon được dùng để nghiên cứu thông tin chuỗi, nhưng phần trích dẫn không đưa ra bằng chứng về khả năng sinh lời thực nghiệm.

Thẻ

# 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.

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.