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2022-05-04
英文标题:
《Modeling of Stock Returns and Trading Volume》
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作者:
Taisei Kaizoji
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  In this study, we investigate the statistical properties of the returns and the trading volume. We show a typical example of power-law distributions of the return and of the trading volume. Next, we propose an interacting agent model of stock markets inspired from statistical mechanics [24] to explore the empirical findings. We show that as the interaction among the interacting traders strengthens both the returns and the trading volume present power-law behavior.
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中文摘要:
在这项研究中,我们研究了收益率和交易量的统计特性。我们展示了收益率和交易量幂律分布的一个典型例子。接下来,我们提出了一个受统计力学启发的股票市场交互主体模型[24],以探索实证结果。我们发现,当相互作用的交易者之间的相互作用增强时,收益率和交易量都呈现幂律行为。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述:Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构,流动性,交易和拍卖设计,自动化交易,基于代理的建模和做市
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2022-5-4 20:52:57
股票收益率和交易量的建模国际基督教大学艺术与科学研究生院,日本东京三坂大阪3-10-2 181-8585。在这项研究中,我们调查了收益率和交易量的统计特性。我们给出了收益率和交易量幂律分布的典型例子。接下来,我们提出了一个受统计力学启发的股票市场交互主体模型[24],以探索实证结果。我们发现,当相互作用的交易者之间的相互作用加强时,收益和交易量呈现幂律行为。1.引言半个多世纪以来,人们对交易量及其与资产收益的关系进行了大量研究[1-12]。虽然交易量和期货价格之间存在的关系与市场效率的弱形式不一致[10],但对这种关系的分析已经受到研究人员和投资者越来越多的关注。引起人们高度关注这种关系的原因之一是,许多人认为,价格波动可能是由交易量预测的。一个名为“经济物理学”的新科学领域的研究人员从稍微不同的角度研究了这个问题。在《经济物理学文献》[13-20]中,通讯作者:日本东京三坂3-10-2Osawa国际基督教大学大成经济研究所(Taisei Kaizoji)。电子邮件:kaizoji@icu.ac.jpmost对价格波动和交易量的研究主要集中在发现一些普遍特征上,这些特征通常在具有大量相互作用单元的复杂系统中观察到,如幂律,并对观察到的统计特性进行了建模。
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2022-5-4 20:53:01
一般来说,对价格-数量关系的研究往往以数据为基础,而且这些模型更多地是统计性的,而不是经济性的。本研究的目的有两个。我们首先使用一个数据库调查收益率和交易量的统计特性,该数据库记录了1975年至2002年东京证券交易所上市证券的每日交易。作为公司的一个典型例子,我们以一家中等规模的建筑公司为例。我们发现收益率和交易量的概率分布遵循幂律。为了解释这些发现,我们接下来研究了一个模型,该模型表达了交易量及其与资产回报的关系。我们之前的工作[21-24]提出了股票市场价格波动的交互代理模型。在这些研究中,我们将所谓的伊辛模型[25,26]应用于股票市场,并描述了各种因素之间的相互作用。伊辛模型是统计力学中众所周知的模型。在本文中,我们利用我们的模型[24],建立了收益率和交易量之间的关系。在模型[24]中,股票市场由两个典型的交易者群体组成:相信股票价格将与基本价值相等的原教旨主义者[29],以及倾向于受到其他交易者投资态度影响的互动交易者。我们从股票的需求和供应中得出市场结算价格和交易量。我们发现,当相互作用的交易者之间的相互作用,即所谓的交易者之间的相互作用增强时,由模型的计算机模拟产生的收益和交易量的概率分布具有幂律尾。论文的其余部分组织如下。下一节简要回顾了经验发现。
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2022-5-4 20:53:04
第3节描述了交互代理模型,第4节展示了计算机模拟的结果,第5节给出了结论。2.实证结果在本节中,我们使用记录东京证券交易所上市的所有证券的日常交易的数据库,检查收益和交易量概率分布的统计特性。我们使用该公司1975年1月至2002年1月28年期间的每日收盘价和交易量数据,这段时间对应于日本的资产泡沫和最终爆发。作为公司的典型例子,我们选择了(股票代码:1806),他是日本的一家中型建筑公司。我们发现公司收益率和交易量的概率分布呈现幂律衰减。收益率定义为股票从一天收盘到第二天收盘的对数价格变化,交易量定义为一个交易日内交易的股票数量。图1(a)和图1(b)显示了收益的时间序列,以及从图1(a)中相应的时间序列中得出的收益概率分布。收益的时间序列具有聚集的波动性,由层流阶段和混沌爆发组成。图1(b)显示了收益率概率分布的半对数图,并表明收益率分布的尾部明显长于指数分布的尾部。
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2022-5-4 20:53:08
图1(b)显示,如果概率分布的尾部可以用一条线性线近似,那么收益分布的尾部可以用幂律近似拟合, prx,RderNotes返回的位置,以及幂律指数。图1:1975年1月至2002年1月富士达(a)收益和(b)收益概率分布的时间序列。收益率概率分布的尾部显示幂律衰减。接下来我们分析交易量的统计数据。图2(a)和图2(b)显示了交易量的时间序列,以及图2(a)中相应时间序列计算的交易量概率分布的半对数图。我们还发现,图2(b)中交易量的概率分布也表现出幂律行为。为了研究收益率和交易量的幂律被观察到的原因,我们在下一节中提出了一个交互代理模型。概率分布遵循指数函数。图2:1975年1月至2002年1月富士达公司(a)交易量和(b)交易量概率分布的时间序列。交易量概率分布的尾部呈现幂律衰减。3.交互代理模型在本节中,我们介绍[24]中提出的交互代理模型。我们考虑一个股票市场,股票以每股jS的价格交易。两组具有不同交易策略的交易员,以及,参与交易。原教旨主义者的数量m和相互作用的交易者的数量n被假定为常数。该模型旨在描述股票价格和交易日交易量的变动。
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2022-5-4 20:53:11
下面将对每种交易者类型的决策进行更精确的描述。2.1.   交互交易者在金融研究文献中,交互交易者被描述为“噪音阅读器”。噪音交易者通常被认为是随机交易的交易者[28]。然而,互动交易者不是白痴,而是根据感知到的市场情绪而不是基本面来做出买卖决定。当其他人似乎在购买时,interactingtrader进行购买,当其他人似乎在销售时,interactingtrader进行销售。每个相互作用的交易者都用一个整数(1,2…,)标识. 交互交易的投资态度由随机变量iu表示,定义如下。如果Interactive Traderi是某一天的股票买家,那么1IU, 否则他/她会出售股份,然后你. 考虑到投资态度是随着转移概率而更新的。我们采用了以下相互作用的交易者的平均投资态度函数11niixun作为转移概率。 1()1 exp 2WXX(从卖方到买方的过渡)(1) 1()1 exp 2WXX(从买方到卖方的过渡)(2)其中表示交易者之间互动的强度。我们假设时间上随机变化。如果一半以上的交易者是买家,那么平均投资态度为正;如果一半以上的交易者是卖家,那么平均投资态度为负。随着平均投资态度的增加,从卖方到买方的转移概率()WX同时,从买家到卖家的转换概率更高价格更低。
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