金螦时间序列的复杂性: 多 Fractal 与 多尺度 熵分析
统计金融
2025-08-01 v1 数据分析、统计与概率
摘要
我们采用多 Fractal 去趋势分量分析(Multifractal Detrended Fluctuation Analysis, MF-DFA)和精炼复合 多尺度样本熵(Refined Composite Multiscale Sample Entropy, RCMSE)来探讨比特币、GBP/USD、黄金和天然气价格对数收益时间序列的复杂性。该研究提供了这些市场的比较分析,并为其可预测性及其相关风险提供了见解。每种工具都以独特的方式量化时间序列的复杂性。RCMSE 和 MF-DFA 方法显示,比特币时间序列的复杂性高于其他市场。讨论了比特币复杂性增加可能归因于其对数收益时间序列中存在更高的非线性相关性。
引用
@article{arxiv.2507.23414,
title = {Complexity of Financial Time Series: Multifractal and Multiscale Entropy Analyses},
author = {Oday Masoudi and Farhad Shahbazi and Mohammad Sharifi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2507.23414},
year = {2025}
}