日内与日度金融收益率时间序列统计相关性研究
统计金融
2015-06-04 v1
摘要
本文旨在简要回顾并对股票相关性与协同运动进行新研究，以理解“季节性”效应与市场演化。利用 CAC40 指数的日内数据，我们首先重申了 Allez 和 Bouchaud [New J. Phys. 13, 025010 (2011)] 的发现：股票间的平均相关性在一天内逐渐增强。随后，我们采用多维缩放（MDS）生成图谱，可视化股市在一天内的动态演化。我们发现市场结构在一天内并无显著差异。另一目标是利用日度数据进行 MDS 研究，以可视化或检测市场中的特定板块及危机时期。我们建议此类可视化方法可用于识别潜在的“配对交易”股票对。
引用
@article{arxiv.1204.5103,
title = {Study of statistical correlations in intraday and daily financial return time series},
author = {Gayatri Tilak and Tamas Szell and Remy Chicheportiche and Anirban Chakraborti},
journal= {arXiv preprint arXiv:1204.5103},
year = {2015}
}
备注
22 pages, 11 figures, Springer-Verlag format. To appear in the conference proceedings of Econophys-Kolkata VI: "Econophysics of systemic risk and network dynamics", Eds. F. Abergel, B.K. Chakrabarti, A. Chakraborti and A. Ghosh, to be published by Springer-Verlag (Italia), Milan (2012)