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股票数据与几何随机游走中的纪录持续时间

文章 arXiv papers · 作者: Behlool Sabir et al.
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总结

本研究考察选定股票市场时间序列和模拟几何随机游走中的纪录统计特征，重点关注纪录被打破前持续的时间，并结合模拟和实证股票数据进行分析。报告称，纪录持续时间分布符合幂律，指数介于1.5和1.8之间。对于持续时间最长的纪录，研究报告称其符合弗雷歇分布，这是一种极值理论模型。

作者还报告称，几何随机游走的纪录统计特征与股票数据中的结果吻合良好。这提供了一种将观察到的金融纪录与随机模型进行比较的方法，也可能对研究时间序列持久性和极值的学者有所启发。摘录未说明股票名称、模拟设置、样本量、不确定性估计，也没有检验其他模型。文章介绍的是统计发现，并非交易信号或策略，因此尚未证明其实际预测价值。

核心观点

  • 研究分析选定股票数据和模拟几何随机游走中的纪录持续时间。
  • 报告称，纪录持续时间分布符合幂律，指数介于1.5和1.8之间。
  • 报告称，持续时间最长的纪录符合极值理论中的弗雷歇分布。
  • 文中称，模拟随机游走的纪录统计特征与实证股票数据一致。
  • 摘录未提供证据证明这些模式能够直接预测收益或支持交易策略。

标签

股票统计学
全文
# 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.

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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。