股市中的市场磨坊依赖模式：通过多组分条件分布对可预测性与不对称的建模
物理与社会
2009-11-13 v2 统计金融
摘要
近期研究揭示了高频股价动态中若干显著的依赖模式，其刻画了由两个相继价格增量 x（推动）和 y（响应）之间的概率相互关系，由双变量概率分布 P(x,y) 描述 [1,2,3,4]。有两个性质尤为重要：P(x,y) 的市场磨坊不对称性和由非零 z 形平均条件响应导致的可预测性。本文的主要目标是构建一个模型，同时再现 z 形平均条件响应以及 P(x,y) 相对于轴 y=0 的市场磨坊不对称性。我们基于条件分布 P(y|x) 的多组分 ansatz 开发了概率模型，其中具有依赖于推动的权重和均值来描述这两种性质。讨论了市场磨坊不对称性与可预测性之间的关系。概述了该模型与基于主体图景的可能联系。
引用
@article{arxiv.physics/0701158,
title = {Market Mill Dependence Pattern in the Stock Market: Modeling of Predictability and Asymmetry via Multi-Component Conditional Distribution},
author = {Andrei Leonidov and Vladimir Trainin and Alexander Zatsev and Sergey Zaitsev},
journal= {arXiv preprint arXiv:physics/0701158},
year = {2009}
}