美国股票交易间隔时间的通用尺度模式
统计力学
2009-11-10 v1 无序系统与神经网络
统计金融
摘要
我们分析了美国三十家公司（代表八个行业）在四年间的交易时间间隔序列。对于所有公司，我们发现：(i) 交易间隔时间的概率密度函数可拟合为 Weibull 分布；(ii) 当进行适当的尺度变换后，所有公司的概率密度函数归约到同一曲线，暗示存在普遍的函数形式；(iii) 交易间隔时间在交易日内表现出幂律相关行为，而在更大时间尺度上相关程度更高，这与相应公司绝对价格收益的相关行为一致；(iv) 交易间隔时间增量的大小序列特征为长程幂律相关，表明交易动力学存在非线性特征，而符号序列在小尺度上呈反相关。我们的结果表明，无论行业、市值或平均交易活跃度如何，交易间隔时间序列都可能 exhibit 统一的尺度模式，这可能与多样公司交易动力学的共同机制有关。进一步地，我们观察到长程幂律相关和与每个个股绝对价格收益尺度迁移的一致性，支持交易时间在价格形成过程中发挥作用的假设。
关键词
引用
@article{arxiv.cond-mat/0403662,
title = {Common Scaling Patterns in Intertrade Times of U. S. Stocks},
author = {Plamen Ch. Ivanov and Ainslie Yuen and Boris Podobnik and Youngki Lee},
journal= {arXiv preprint arXiv:cond-mat/0403662},
year = {2009}
}
备注
8 pages, 5 figures. Presented at The Second Nikkei Econophysics Workshop, Tokyo, 11-14 Nov. 2002. A subset appears in "The Application of Econophysics: Proceedings of the Second Nikkei Econophysics Symposium", editor H. Takayasu (Springer-Verlag, Tokyo, 2003) pp.51-57. Submitted to Phys. Rev. E on 25 June 2003