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2022-05-07
英文标题:
《Measuring switching processes in financial markets with the
  Mean-Variance spin glass approach》
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作者:
Jan Jurczyk
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最新提交年份:
2015
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英文摘要:
  In this article we use the Mean-Variance Model in order to measure the current market state. In our study we take the approach of detecting the overall alignment of portfolios in the spin picture. The projection to the ground-states enables us to use physical observables in order to describe the current state of the explored market. The defined magnetization of portfolios shows cursor effects, which we use to detect turmoils.
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中文摘要:
在本文中,我们使用均值-方差模型来衡量当前的市场状态。在我们的研究中,我们采用的方法是在旋转图中检测投资组合的整体对齐。基态的投影使我们能够使用物理观测来描述所探索市场的当前状态。定义的投资组合磁化显示光标效应,我们用它来检测动荡。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Risk Management        风险管理
分类描述:Measurement and management of financial risks in trading, banking, insurance, corporate and other applications
衡量和管理贸易、银行、保险、企业和其他应用中的金融风险
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Portfolio Management        项目组合管理
分类描述:Security selection and optimization, capital allocation, investment strategies and performance measurement
证券选择与优化、资本配置、投资策略与绩效评价
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2022-5-7 22:17:40
用均值-方差自旋玻璃方法测量金融市场中的转换过程J。Jurczyk2015年3月16日摘要在本文中,我们使用均值-方差模型来衡量当前的市场状态。在我们的研究中,我们采用的方法是在旋转图中检测投资组合的整体对齐。对基态的投影使我们能够使用物理观测来描述所探索市场的当前状态。Portfolio的定义磁化显示了光标效应,我们用它来检测湍流。1简介有不同的方法来评估市场行为中的转换。它从Markov切换过程Hamilton[1989]、Schaller和Norden[1997]延伸到新的方法,其中物理相变被用来描述切换过程Preis等人[2011],以及利用搜索引擎queriesPreis等人[2013、2010]、Kristoufek[2013b、a]、Moat等人[2013]。这些技术依赖于这样一种假设,即通过观察在线查询的行为可以检测到市场动向或社会转型。这些查询代表了相位转换的前兆效应。所有方法都有一个相似的目标:识别经济中的风险。本文的目的是在Markowitz[1952]提出的均值-方差模型中识别切换过程。我们使用有效前沿的投资组合,假设这些投资组合包含有关当前市场状态的重要信息。我们证明,在磁化图中,自由旋转与整体外部市场领域一致的最佳投资组合能够检测到金融动荡。这一指标表明,自欧元危机以来,市场转换的风险并未减弱。这可以在包含系统性风险的其他研究中看到,Billio等人[2012],Jurczyk等人。
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2022-5-7 22:17:43
[2015].2均值-方差模型我们考虑均值-方差模型,由Markowitz于1952年引入Markowitz[1952]。目标是最大化平均回报率(P)=NXi=1Riσi(1),并最小化VaR(P)=Xi,jσiCijσj(2)定义的风险,其中P是特定历史时间窗口的投资组合向量。σi是资产i的权重,Ri是该时间窗口内资产i的平均回报,Cijis是相应的协方差矩阵,N是考虑的资产数量。由于投资者的资源有限,权重需要满足约束条件nxi |σi |!=1(3)因此σican的范围为[-1,1]和卖空是允许的。投资者可以出售自己不拥有的资产,并以更低的价格重新购买,从而从价格下跌中获益。这为我们提供了自旋的分析,自旋可以指向任何方向,并投射到任意y方向,这可以被视为一个磁铁模型Rosenow等人[2002]。作为Jahan,我们的目标函数被视为物理哈密顿量λ(P)=-λ·R(P)+(1)- λ) ·va r(P)(4)式中λ∈ [0,1]负责平衡Jahan和Akbarzadeh Totonchi[2010]这两个目标。2.1确定每个λ的切换过程∈ [0,1]存在一个最优投资组合,它平衡了风险和回报,形成了一个有效的前沿。有效前沿上的每个Optima l投资组合都有一个“磁化”值m=Piσi,这是一个风险指标,因为磁化取决于在时间t的每个测量中等式(4)中的加权参数λ。磁化率m可以从所有资产卖空(m=-1) 获得购买建议(m=1)。这两个市场阶段被称为熊市或熊市。在牛市中,磁化强度m的范围从λ=0的近似零到正值m>0。
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2022-5-7 22:17:47
oppo网站就是熊市的例子。在图1中,我们使用德国DAX 30指数的资产来衡量市场状态。磁化强度m清楚地显示了过去十年的两大危机。2008年的金融危机和2011年的欧元危机。随着λ的增加,磁化强度m在2007年9月开始下降,这反映了市场方向均值-方差组合的不确定性。当莱曼破产的消息传到市场时,2008年9月,磁化最终进入熊市阶段。第二次重大危机始于2010年,当时几个欧元区国家无法发行国家债券。直到2011年9月,市场才开始担忧,但随后突然转向负面趋势。这是因为在这段时间里,许多投资者担心欧元崩溃。2006年2008年2010年2012年2014年第0次。00.20.40.60.81.0λ2006 2008 2010 2012 2014次。00.20.40.60.81.0λ图1:左侧,均值-方差模型的数据具有一年的时间。一个正确的时间框架被设定为两年。这两项指标都与DAX 30的资产月度回报率有关。2008年的金融危机始于2007年9月,而欧元危机突然发生了变化。(蓝色代表m>0,红色代表m<0)积分m=Zdλ·m(λ)(5)与最优投资组合看跌或看涨的趋势成正比。M的值介于-1和1。虽然这些都是上界,但由于λ的较小值,资产的分布是Wanted的,导致m接近0,因此realdata无法实现。
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2022-5-7 22:17:50
在图2中,我们展示了M与时间的关系。在图2和图1中,Ground州的稳定性在2008年开始衰退。这表明,效率前沿的最佳投资组合在2006年、2008年、2010年、2012年和2014年都会有所察觉-1-0.50.00.51.0M2006 2008 2010 2012 2014时间-0.8-0.6-0.4-0.20.00.20.40.60.81.0图2:左侧均值-方差模型的数据具有一年的时间。一个正确的时间框架被设定为两年。这两项指标都与DAX 30的资产月度回报率有关。市场风险,只能通过做空某些资产来弥补这种风险。2.2切换过程中的光标效应数据集中的不确定性由上述磁化表示。在这两次危机之前,我们观察到了磁化中的两种效应。首先,我们注意到累积事件的形式=(λcritλcrit | m(λcrit)=00 else(6)这意味着:尽管强调投资组合产生回报,但没有给出投资于看跌或看涨趋势的讨论。因此磁化强度m=0。我们还测量了最小的λ,其中m(λ)达到其绝对最大值(事件E′)。在图3和图4中,我们显示这两个事件在2008年和2011年的危机之前累积。建立过程可以通过累积平均滚动平均值(CARM)来证明。Jurczyk等人[2014]CARM(t)=NNXi=1iXj=0E(t- j·δ)i(7),其中N·δ是在时间t考虑事件E的最大时间窗。在这两个事件中,可以识别两个危机。CARM(E)在2008年1月出现了上升( = 1年)和2008年6月( = 2y)。这指的是当时DAX 30中的高风险。2008年9月的峰值完成了构建切换过程(见图1)。CARM(E′)也可以观察到类似的结构。2008年1月出现激增。
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2022-5-7 22:17:53
2008年9月2日的雷曼破产导致了危机的明显顶峰。欧元危机有别于以往。2011年9月,投资者首次从看涨转向看跌。但自2011年以来,这两个事件都呈现出明显的尖峰。这种情况导致了一种猜测,即均值-方差模型选择的投资组合不适合某一阶段。2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2013 2014 2015时间0。000.010.020.030.040.050.060.070.08CARM(E)2005 2006 2007 2008 2010 2012 2013 2014 2015时间0。000.020.040.060.080.100.120.14CARM(E)图3:(左)等式6中事件的CARM,时间窗口为一年。(右)描绘了两年的时间窗口。并不是说,自欧元危机开始以来,CARM在两个时间框架内都没有稳定下来并继续复苏。测量使用的是月度报表。2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015时间012345 CARM(E′)Q卡姆(E′)2005 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015时间0123456789CARM(E′)Q卡姆(E′)图4:事件E由(λ)达到其绝对最大值之前的最小λ定义。(左)时间窗为一年的CARM。(右)CARM的时间窗口为两年。请注意,CARM由第三季度中值标准化。我们表明,在风险和回报的约束下,通过利用有效前沿的投资组合作为旋转网格,可以使用带有卖空期权的均值-方差模型来衡量基础市场的当前状态。有三种事件类型,它们与基础市场内的最小风险、磁化积分和两个光标事件成比例。因此,我们将总体市场状态与均值-方差模型有效前沿给出的港口基本状态联系起来。
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