股票市场中的市场磨坊依赖模式：分布几何、矩和高斯化
物理与社会
2008-12-02 v1 其他凝聚态物理
统计金融
摘要
本文继续了一系列致力于分析一组股票在日内时间尺度上两个连续价格增量 x（推动）和 y（响应）的二元概率分布 P(x,y) 的研究。除了前文[1]中描述的 P(x,y) 的不对称性质，如市场磨坊依赖模式，本文还讨论了该分布的其他几个有趣的几何性质，例如随着距 xy 平面原点距离的增加，等概率线形状的变换，以及 P(x,y) 在 xy 平面原点周围旋转 π/2 的倍数时近似不变性。发现响应 P(y|x) 的条件概率分布在推动幅度较小时明显非高斯，并随着推动幅度的增加趋向于更类似高斯的行为。P(y|x) 的波动率（以响应的绝对值衡量）显示出对推动绝对值的线性依赖，并且 P(y|x) 的偏度继承推动的符号。本研究中应用的条件动力学方法与 AR-ARCH 类回归模型进行了比较。
引用
@article{arxiv.physics/0603103,
title = {Market Mill Dependence Pattern in the Stock Market: Distribution Geometry, Moments and Gaussization},
author = {Andrei Leonidov and Vladimir Trainin and Alexander Zaitsev and Sergey Zaitsev},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0603103},
year = {2008}
}