金融时间序列的信息测度：量化短期市场异质性
统计金融
2018-08-01 v2
摘要
最近，基于将随机序列与其移动平均线相交得到的分割，提出了一种易于解释的信息测度。该分割产生序列的不相交集合，然后根据其大小排序以形成概率分布函数，最后代入香农熵的表达式中。在这项工作中，这种熵测度被应用于六个金融市场的价格和波动率时间序列。分析基于 1999 年至 2004 年六年期间每分钟采样的逐笔数据，涵盖了广泛的移动平均窗口和波动率期限。研究表明，波动率序列的熵取决于具体市场，而价格序列的熵对于这六个市场而言实际上是一个市场不变量。最后，从所提出的熵测度的积分中导出了一个累积信息测度——“市场异质性指数”。讨论了市场异质性指数的值作为最优投资组合构建的可能工具，并将其与使用传统风险多样性测度夏普比率获得的值进行了比较。
引用
@article{arxiv.1710.07331,
title = {Information measure for financial time series: quantifying short-term market heterogeneity},
author = {Linda Ponta and Anna Carbone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1710.07331},
year = {2018}
}