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市场动态的随机均场模型

文章 arXiv papers · 作者: Guennadi Saiko
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总结

本文概述了一种随机市场模型，将参与者分为趋势跟随者和基本面投资者。模型利用这两类参与者推导价格动态的一般方程，市场行为也受到新闻流影响。模型区分两个时间尺度：市场环境变化和新闻到达。在一般形式下，三个随机过程分别表示这两类参与者及新闻的影响。

作者称，该模型可以再现真实市场的若干特征，包括多时间尺度行为、波动聚集，以及相邻交易日价格变化之间的弱相关性。这些被描述为模型展现出的特性；所提供的文本没有给出方程、参数选择、数据或定量检验。因此，本文只对框架作了概述，细节不足以评估结果对其假设的依赖程度，也无法判断模型对特定市场的拟合效果。

核心观点

  • 模型将市场参与者分为趋势跟随者和基本面投资者。
  • 市场动态还取决于一个表示新闻流的随机过程。
  • 该框架区分了环境变化和新闻到达这两个时间尺度。
  • 作者报告称，该模型能够再现多尺度行为和波动聚集。

标签

统计学波动率趋势跟踪
全文
# On Simple Mean-Field Stochastic Model of Market Dynamics


# On Simple Mean-Field Stochastic Model of Market Dynamics









We propose a simple stochastic model of market behavior. Dividing market participants into two groups: trend-followers and fundamentalists, we derive the general form of a stochastic equation of market dynamics. The model has two characteristic time scales: the time of changes of market environment and the characteristic time of news flow. Price behavior in the most general case is driven by three stochastic processes, attributed to trend-followers, fundamentalists, and news flow, respectively. The model demonstrates the wide range of peculiarities which are typical in real markets: multiscale behavior, clustered volatility, weak correlations between the price changes on successive trading days, etc.

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此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。