基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析-文庫吧
2025-01-01 14:25 本頁面
【正文】 olume to move prices），股價的調(diào)整是按照成交量進程推進的，我們把這稱為成交量進程時間假設(shè)。 成交量進程時間假設(shè)的數(shù)學(xué)刻劃在成交量進程時間假設(shè)下，令成交量進程時間刻度為，日歷時間刻度為，日歷時間與成交量進程時間的轉(zhuǎn)換式為。假設(shè)基于日歷時間點觀察到的變量表示成，可觀察的離散日歷時間變量表達成＝。則稱為對應(yīng)于日歷時間到這段時期內(nèi)的成交量進程時間長度，稱為成交量進程時間轉(zhuǎn)換函數(shù)。通常假設(shè)滿足下面幾個條件： （1）不依賴于將來的值； （2）成交量進程時間和日歷時間以相同方向推進， ，； （3）可辨識，特別地，只是簡單的時間線性轉(zhuǎn)換函數(shù)是不合適的，因為時間線性轉(zhuǎn)換只是對日歷時間重新標(biāo)定，如把季度轉(zhuǎn)換成年。 （4）一般令，另外，在實證研究中令其均值為1，這樣一個單位的成交量進程時間平均對應(yīng)于一個單位的日歷時間。 （5）為了參數(shù)估計的方便，假設(shè)轉(zhuǎn)換函數(shù)為連續(xù)的。 在成交量進程時間假設(shè)下，記： （1） 其中：為時刻的成交量。 滿足上面5個條件的函數(shù)很多，不同的函數(shù)對應(yīng)不同的成交量進程時間假設(shè)。特別地，當(dāng)時，即為傳統(tǒng)的日歷時間假設(shè)。 在下面的實證研究中，我們采用簡單的成交量進程時間線性轉(zhuǎn)換函數(shù)： （2） 其中：為一常數(shù)；。 為了滿足，我們?nèi)?，即取的最小值為實證樣本區(qū)間內(nèi)最大成交量與最小成交量比率的倒數(shù)，大于零且遠遠小于1。這樣，我們求得： 式（2）所表示的成交量進程時間轉(zhuǎn)換函數(shù)，可滿足上面提出的5個條件。3 基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析 基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析的基本思想 傳統(tǒng)的基于時間標(biāo)度的股價動力學(xué) 在金融市場中，有三個最基本的要素：時間、價格和成交量。對于這三個要素，時間為一個標(biāo)度，用于記錄價格和成交量，價格和成交量隨著時間的前進而推進。通過時間的標(biāo)度，我們得到兩個時間序列（基于時間標(biāo)度的序列）：價格序列和成交量序列。目前所有的理論研究和實務(wù)分析，圍繞著這兩個序列可分成三類：①單獨研究價格序列的行為；②單獨研究成交量序列的行為；③研究和之間的行為。例如：傳統(tǒng)的資產(chǎn)定價模型，研究的就是股票價格的衍生變量收益率的結(jié)構(gòu)和動力學(xué)關(guān)系。 傳統(tǒng)的基于時間標(biāo)度的股價動力學(xué)可用下式（3）表示： （3）其中：為時刻的股價；表示時刻之前可獲取的信息，比如時刻之前的股價；表示股價與其前期信息之間的函數(shù)關(guān)系；為隨機誤差項。 式（3）刻劃的股價動力學(xué)模型，比如當(dāng)，為線性函數(shù)時，即為隨機游走
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