隨機漫步假說的檢驗(ppt49)-質(zhì)量檢驗(編輯修改稿)
2025-09-22 12:14 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 序列的未來數(shù)據(jù)傾向于返回歷史點 ， 因此其發(fā)散得比標(biāo)準(zhǔn)布朗運動慢 。 可以證明 ， 該序列在理論上會無數(shù)次的返回它的歷史出發(fā)點 。 ? （ 2） H=：標(biāo)準(zhǔn)布朗運動 ， 時間序列服從隨機漫步 。 ? （ 3） H∈ （ ， 1） ：長期 持續(xù)性 和無周期的循環(huán) 。 此時 ， 時間序列有混沌性 。 增量會表現(xiàn)出長期增長的特性 。 一定范圍的記錄會持續(xù)相當(dāng)長的時期 ， 從而形成一個個大的循環(huán) 。 但是這些循環(huán)沒有固定的周期 ,難以依靠過去的數(shù)據(jù)預(yù)測未來的變化 。 ? （ 4） H=1：完全預(yù)測 ， 此時 ， 時間序列為一條直線 。 未來完全可以用現(xiàn)在進(jìn)行預(yù)測 。 七、單位根檢驗與隨機漫步假說的區(qū)別 ?一個與隨機漫步假說經(jīng)?；煜氖菃挝桓鶛z驗。單位根檢驗的零假設(shè)為 1t t tX u X ??? ? ??備擇假設(shè)是 ?當(dāng) |φ|≥1的時候 ， 系統(tǒng)是發(fā)散的； |φ| 1的時候 ， 系統(tǒng)是收斂的 。 1( ( 1 ) ) , ( 1 , 1 )t t tX u t X u t? ? ??? ? ? ? ? ? ??隨機漫步假說討論的重點是隨機項的序列相關(guān)性，即變量的可預(yù)測性，而單位根檢驗關(guān)心的不是變量的可預(yù)測性，而是變量的平穩(wěn)性。 ?？ |φ|1的情形跑哪里去了 Osler（ 2020） ? Osler（ 2020）用外匯市場上的止損指令和 takeprofit orders（？）的集束效應(yīng)（ clustering）解釋了技術(shù)分析在外匯市場上的有用性。 ? 根據(jù)技術(shù)分析人員的解釋，支撐區(qū)的形成是因為這一價格附近的存在大量需求，而阻力區(qū)的形成是因為這一價格附近的存在大量供給。指令的這種集束性（不平滑性）是技術(shù)分析的基礎(chǔ)。 ? 指令的集束效應(yīng)可以了技術(shù)分析中應(yīng)用的兩種價格動態(tài)（ 1）在 round numbers附近出現(xiàn)的支撐和阻力線，（ 2）價格穿越 round numbers的時候的加速趨勢。 ? 文章的研究發(fā)現(xiàn)：（ 1） takeprofit指令在 round numbers附近的集束效應(yīng)比止損指令明顯得多，因此在 round numbers附近 takeprofit一般會占據(jù)優(yōu)勢，由于 takeprofit指令使價格有反轉(zhuǎn)的趨勢，因此價格在 round numbers附近遇到 takeprofit指令集束的時候會反轉(zhuǎn)。（ 2）止損買入指令在稍微高于 round numbers附近的價格的集束效應(yīng)很明顯，止損賣出指令在稍微低于 round numbers附近的價格的集束效應(yīng)很明顯，因為止損指令有強化價格趨勢的作用，因此價格匯率在穿過止損指令密集的 round numbers的時候價格變動有加速的趨勢。 Lo、 Mamaysky和 Wang（ 2020） ?Lo、 Mamaysky和 Wang（ 2020）利用非參數(shù)核回歸技術(shù)系統(tǒng)地、自動地識別技術(shù)交易規(guī)則，檢驗證明技術(shù)分析有用 。 ?任何技術(shù)分析研究的起點是假設(shè)價格以一種非線性的形式按照某種規(guī)律或模式演化。我們假設(shè)價格服從過程（ 1），其中 Xt是狀態(tài)變量， m是關(guān)于狀態(tài)變量的非線性方程 。 ? （ 1） ()t t tP m X ????用來估計方程（ 1）中的非線性關(guān)系一般方法是平滑（ smoothing） ——用復(fù)雜的平均方法來消除數(shù)據(jù)中的觀測誤差。 下面給出一個直觀的解釋。假設(shè)我們有價格在狀態(tài) X0下的 n個實
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