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2022-06-26
英文标题:
《Optimal Trading Strategies as Measures of Market Disequilibrium》
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作者:
Valerii Salov
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  For classification of the high frequency trading quantities, waiting times, price increments within and between sessions are referred to as the a-, b-, and c-increments. Statistics of the a-b-c-increments are computed for the Time & Sales records posted by the Chicago Mercantile Exchange Group for the futures traded on Globex. The Weibull, Kumaraswamy, Riemann and Hurwitz Zeta, parabolic, Zipf-Mandelbrot distributions are tested for the a- and b-increments. A discrete version of the Fisher-Tippett distribution is suggested for approximating the extreme b-increments. Kolmogorov and Uspenskii classification of stochastic, typical, and chaotic random sequences is reviewed with regard to the futures price limits. Non-parametric L1 and log-likelihood tests are applied to check dependencies between the a- and b-increments. The maximum profit strategies and optimal trading elements are suggested as measures of frequency and magnitude of the market offers and disequilibrium. Empirical cumulative distribution functions of optimal profits are reported. A few classical papers are reviewed with more details in order to trace the origin and foundation of modern finance.
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中文摘要:
对于高频交易量的分类,等待时间、交易日内和交易日之间的价格增量称为a、b和c增量。a-b-c增量的统计数据是根据芝加哥商品交易所集团发布的在Globex上交易的期货的时间和销售记录计算的。对a增量和b增量的Weibull、Kumaraswamy、Riemann和Hurwitz Zeta、抛物线、Zipf-Mandelbrot分布进行了测试。建议使用Fisher-Tippett分布的离散形式来近似极端b增量。回顾了Kolmogorov和Uspenskii关于期货价格限制的随机、典型和混沌随机序列分类。非参数L1和对数似然检验用于检查a增量和b增量之间的依赖关系。提出了最大利润策略和最优交易要素,作为衡量市场报价频率和幅度以及不均衡性的指标。报告了最优利润的经验累积分布函数。为了追溯现代金融的起源和基础,本文对一些经典文献进行了较为详细的回顾。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:General Finance        一般财务
分类描述:Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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2022-6-26 06:12:48
最佳交易策略,作为市场不平衡的衡量指标。Salovarii Salovabstract对于高频交易量、等待时间、交易日内和交易日之间的价格增量的分类,被称为a、b和c增量。a-b-c增量的统计数据是根据芝加哥商品交易所(Chicago MercantileExchange Group)发布的在Globex上交易的期货的时间和销售记录计算的。对a增量和b增量的Weibull、Kumaraswamy、Riemann和Hurwitz Zeta、抛物线、Zipf-Mandelbrot分布进行了测试。建议使用Fisher-Tippett分布的离散形式来近似极值B增量。Kolmogorov和Uspenskii根据期货价格限制对随机、典型和混沌随机序列进行了分类。非参数土地对数似然检验用于检查a增量和b增量之间的依赖关系。建议采用最大化策略和最佳交易要素来衡量市场效应和不平衡的频率和程度。报告了最佳利润的经验累积分布函数。为了追溯现代金融的理论起源和基础,我们对一些经典论文进行了更详细的回顾。内容内容11导言42投机市场的不可分割财产63对均衡的评论84对幸存系统的评论95对吸引子和分形的评论106数据127 a-b-c-Process 167.1基本公式。167.2 Shiryaev的两项任务。208 a增量218.1 1秒不准确度。218.2非正常等待时间。218.3发现的主要规律。
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2022-6-26 06:12:50
229关于Weibull分布的评论2410关于Kumaraswamy分布的评论2711关于Gamma分布的评论3212 b-增量3212.1价格及其增量的离散性。3212.2几乎为零的平均b增量。3312.3期货限价。3312.4鸡和蛋的问题。3413关于科学和伪科学的评论3613.1伊萨克·牛顿爵士-交易员。3613.2成功模式的共同要素。3713.3关于技术分析。3713.4计算机生成的随机游走与a-b-c过程。3813.5计算相关积分。3914对极限定理4114.1“非高斯原子”的评论。4114.2第一来源的智慧。4115离散分布评论4315.1 Zipf Mandelbrot、Riemann和Hurwitz Zeta分布。4515.2 Hurwitz Zeta的Euler-Maclaurin公式。4816关于抛物线分形的评论4916.1绘制Arrhenius的数据。4916.2抛物线的缺点。4917极端b增量5017.1 Fr'echet、Fisher、Tippett、von Mises、Gnedenko、Gumbel、Haan。5117.2我们需要离散分布。5417.3建议分布的Euler-Maclaurin公式。5418关于离散分布的第二条评论5619最后减去第一个价格作为b增量之和5819.1 Wald、Wolfowitz、Kolmogorov、Prokhorov。
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2022-6-26 06:12:53
5919.2瓦尔德身份说明。5919.3检查b增量的调整和是否为高斯。6020 c-增加6121价格和时间:b-与a-增加6222对差异6322.1“炼金术”的评论。6522.2爱因斯坦悬浮粒子。6522.3爱因斯坦和布莱克都不知道的解。6922.4克雷普斯,哈里森,普利斯卡。7022.5通过衍生品定价测试a-b-c流程过于粗糙。7123关于依赖性的评论7123.1 R’enyi的例子。7223.2科尔莫戈罗夫的建议。7223.3雷恩伊的依赖公理。7323.4对a和b增量进行三次试验。7324关于随机性的评论7524.1至“羞涩的批评”。7624.2分销的作用。7624.3随机性。7724.4典型性。7824.5混乱。7924.6最终案例。8024.7科尔莫戈罗夫的拼写错误。8124.8信息。8125最大利润策略8225.1利润和损失。8225.2买入并持有。8225.3情感交易。8325.4 MPS0。
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2022-6-26 06:12:56
. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8425.5英里/小时1。8425.6英里/秒2。8426 MPS0物业8526.1交易光谱。8526.2最大利润vs.交易成本。8526.3“这不是一个bug,而是一个特性!”。8926.4无所事事阈值。9026.5最佳交易数量与交易成本。9027最佳交易要素9128 MPS0的属性最佳交易9228.1 OTE交易方向。9228.2其他说明。9328.3 OTE频率。9628.4 OTE持续时间。9728.5 OTE参数依赖性。9728.6 OTE利润与持续时间。10029最大交易利润框架10030关于不平衡的评论10130.1连锁反应。10130.2价格上涨。10230.3如何、为什么、什么:答案。10531 A投机评论10632附录A。A增量样本统计10733附录B。B增量样本统计14934附录C。C增量样本统计19135附录D。B增量条件样本统计19336附录E。遵循科尔莫戈罗夫的建议19837附录F。
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2022-6-26 06:12:59
一个微小的修正203References 2041 Introduction在金融经济理论中均衡发挥着重要作用。威廉·夏普(WilliamSharpe)定义:“……当无法进行进一步交易时,金融经济处于平衡状态”[203,第9页]。他补充道:“但当然,在现实世界中,交易领域停止了,当它停止时,通常是因为低成本市场暂时关闭。这意味着金融市场永远不会真正达到均衡状态……事实上,人们进行交易是为了朝着非均衡目标前进,但目标在不断变化。尽管有这种完全有效的观察,我们需要理解金融市场均衡条件的性质,因为市场通常会朝着这样的方向发展。“为了解决这项任务,夏普偏离了与哈里·马科维茨(Harry Markowitz)[152]的现代投资组合理论和他自己的资本资产定价模型[202]相关的均值/方差方法,并应用了肯尼思·阿罗(Kenneth Arrow)[10]和杰拉德·德布鲁(Gerard Debreu)[35]的著作中提出的状态/偏好方法。与此任务相比,夏普“理解均衡条件的性质”,本文集中讨论“补足”,即非均衡市场状态,将其视为投机市场存在的必要条件。如果非均衡状态是“人们进行交易”,那么它可以用交易来表示。如何?市场均衡与关于“均衡目标”的信息的完美分配相关联“在市场参与者之间,尽管夏普(althoughSharpe)认为“目标在不断变化”。这种均衡观点引出了另一个深层次的概念——有效市场假说,EMH,由尤金·法玛(EugeneFama)[50]、[51]、[52]、[53]提出。市场是有效的,但投机者仍在继续交易。为什么?许多投机者几乎不知道如何“走向均衡”。
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