股票市场量价分布的随机演化
统计金融
2014-10-30 v2 数据分析、统计与概率
摘要
利用来自纽约股票市场 (NYSM) 的可用数据，我们测试了四种不同的双参数模型以拟合每 分钟滞后处的相应量价分布：Gamma 分布、逆 Gamma 分布、Weibull 分布和对数正态分布。衡量市值的量价数据似乎遵循一种特定的统计模式，这与类似研究中测量的价格演化不同。我们发现逆 Gamma 模型对量价演化的拟合优于其他模型。随后，我们将逆 Gamma 分布作为 NYSM 数据的模型，并分析这对分布参数作为随机过程的演化。假设这些参数的演化由耦合的 Langevin 方程控制，我们推导了相应的漂移和扩散系数，从而为理解股票市场演化背后的机制提供了见解。
引用
@article{arxiv.1404.1730,
title = {Stochastic Evolution of Stock Market Volume-Price Distributions},
author = {Paulo Rocha and Frank Raischel and João P. da Cruz and Pedro G. Lind},
journal= {arXiv preprint arXiv:1404.1730},
year = {2014}
}
备注
9 pages, 5 figuras, Conference Proceedings SMDTA 2014, accepted (2014)