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2022-05-30
英文标题:
《Order statistics of horse racing and the randomly broken stick》
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作者:
Peter A. Bebbington and Julius Bonart
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  We find a remarkable agreement between the statistics of a randomly divided interval and the observed statistical patterns and distributions found in horse racing betting markets. We compare the distribution of implied winning odds, the average true winning probabilities, the implied odds conditional on a win, and the average implied odds of the winning horse with the corresponding quantities from the \"randomly broken stick problem\". We observe that the market is at least to some degree informationally efficient. From the mapping between exponential random variables and the statistics of the random division we conclude that horses\' true winning abilities are exponentially distributed.
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中文摘要:
我们发现随机划分区间的统计数据与赛马博彩市场中观察到的统计模式和分布之间存在显著的一致性。我们将隐含获胜几率、平均真实获胜概率、获胜条件下的隐含几率以及获胜马的平均隐含几率的分布与“随机断棒问题”中相应的数量进行了比较。我们观察到,市场至少在某种程度上具有信息效率。从指数随机变量和随机划分统计数据之间的映射,我们得出结论,马的真正获胜能力是指数分布的。
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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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2022-5-30 23:01:22
赛马和随机断裂粘度计A.Bebbington1,2和Julius Bonart3,4的顺序统计,20161年12月9日:伦敦大学学院物理和天文系,伦敦WC1E 6BT;2: Trium CapitalLLP,60 Gresham St,伦敦EC2V 7BB;3: 伦敦大学学院计算机科学系金融计算与分析,伦敦WC1E 6BT;4: CFM–伦敦帝国学院数学系质量金融IMPERIAL Institute of Quantitative Finance,SW7 2Azabstract7我们发现随机划分区间的统计数据与赛马博彩市场中观察到的统计模式和分布之间存在显著的一致性。我们将隐含获胜几率的分布、平均真实获胜概率、获胜条件下的隐含几率以及获胜马的平均隐含几率与“随机断棒问题”中相应的数量进行了比较。我们发现,市场至少在某种程度上具有信息效率。从随机变量之间的映射和随机划分的统计数据中,我们可以得出结论,马的真正获胜能力是呈指数分布的。1简介自然人有时喜欢简单。然后,可以使用与给定问题的约束、对称性或边界条件兼容的统计信息,以随机方式处理未知变量,但在其他方面尽可能简单。重核就是这样一个系统的例子;它们看起来非常复杂,但它们的能量级之间的间隔遵循了众所周知的随机矩阵特征值统计数字[1,2]。最近,尽管在财务时间序列中观察到强烈的非高斯依赖性,但在财务协方差矩阵的波动中发现了一种统计数据,即马尔琴科Pastur分布[3]。
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2022-5-30 23:01:25
后一个例子强调了经济物理学的成功:人类社会经济系统是高度非线性的[5、6、7、8]和混沌的[9],但借鉴统计物理学的方法仍然可以成功地描述这些系统的大量统计数据。传统上,经济物理学在某种程度上忽视了某种类型的金融市场:博彩市场。这可能令人惊讶,因为经济学家们恰恰相反,他们对博彩市场进行了广泛的研究,认为博彩市场是市场效率的受控经验[10、11、12],这是金融经济学中的一个关键概念。由于一段时间后,人们对b et的结果(赢或输)知之甚少,因此从隐含的市场异常和真正的获胜概率之间的差异中得出结论是很有挑战性的。如果差异很大,则认为市场是一个有效的市场,因为其参与者无法正确“定价”赌注。如果差异很小,市场就会被视为是有效的。如何计算隐含的市场赔率?例如,考虑一场n=3 hors e s的赛马。假设在第一匹马上下注X美元后,如果这匹马赢了,你将得到3美元。因此,押注于期货的“价格”为3。如果下注第二匹马的价格是2,下注第三匹马的价格是6,我们在这里使用“隐含概率”意义上的“隐含赔率”。第二匹马是最受欢迎的,因为如果这匹马获胜,市场将支付收益(包括原始股份)与股份本身的最小比例:其隐含获胜几率为1/2,因此赌徒的储蓄金为零。所有隐含赔率的总和必须大致为1。我们知道这并不总是完全正确的,例如,因为博彩公司向赌徒收取少量费用,但就本研究而言,这些微小的偏差并不重要。
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2022-5-30 23:01:28
因此,每匹马的隐含赔率代表了单位间隔的一段。我们对ab out马知之甚少,但我们猜不出这些马段最简单的统计数字:Draw n- 1从均匀分布中提取数字,并在每个数字处切割单位间隔。因此,我们将单位长度r andomly的马分成n块,每一块代表一匹马的获胜几率,参加一场有n匹马的比赛。宠儿的赔率对应于最大的部分,第二宠儿的赔率对应于第二大部分,依此类推。这封信报告了在赛马博彩市场中观察到的隐含赔率的经验分布与单位区间随机划分的顺序统计之间惊人的相似性。此外,我们发现,对真正获胜概率的有条件期望也与“断棒问题”对应的值密切相关。因此,我们得出结论,马匹的真正获胜概率表现为单位区间的随机划分,而市场遵循这些统计数据的隐含概率。最后,根据众所周知的指数随机变量和随机除法统计之间的映射,我们做出了一个有点模糊的陈述,即马的真正“能力”是指数分布的:一个有能力的人战胜n的概率- 1其他horsesis thenPi=XiPnj=1Xj,(1)其中,当且仅当Xiare呈指数分布时,pi遵循断棒问题的统计信息。考虑区间[0,1],并将其随机划分为n个子区间。第k个最大子区间的长度,我们在这里用z(k)表示,其分布为[13]P[z(k)>x | n]=k-1Xj=1新泽西州n-jX公司l=0个(-(1)l-1.n- jl[1- (j+l)x] n个-1++nXl=1个(-(1)l-1.nl[1- lx] n个-1+,(2)a+=最大值[a,0]。
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2022-5-30 23:01:32
我们想将P[z(k)>x]与赛马博彩市场的隐含获胜ODD的经验分布进行比较。我们使用通过Betfair收集的2011年12月31日至2012年12月15日期间不列颠群岛12736场比赛的数据。每场比赛的平均马数为8.95匹。我们只考虑至少有5匹马的赛马,这使我们的数据集中的赛马总数减少到11925。赌徒在限额订单中交换赌注。卖出订单匹配买入按数量指定的限额订单,并按十进制赔率下注。按交易量和后小数点赔率指定的买入或卖出限额订单。十进制o dds引用支付金额(包括原始股份)与股份本身的比率。最高回报价大于最低回报价。隐含获胜几率定义为比赛开始前最后一次匹配报价的倒数。现在考虑第k个最受欢迎家庭的隐含几率,我们用Q(k)表示。图1将ECCDF P[Q(k)>x]与最受欢迎、第二受欢迎、第三受欢迎、第四受欢迎以及隐含获胜几率最小的马(即“LONGSHOT”)的理论预测值P[z(k)>x]进行了比较,平均值超过了每场比赛的马数。协议令人震惊,需要进一步调查。为了将真正的获胜概率与断杆问题m的顺序统计进行比较,我们需要计算平均数量。
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