隨機(jī)漫步假說(shuō)的檢驗(yàn)(ppt49)-質(zhì)量檢驗(yàn)-資料下載頁(yè)
【導(dǎo)讀】鞅模型的本質(zhì)含義是公平博弈,很長(zhǎng)一段。資產(chǎn)價(jià)格服從鞅過(guò)程既不是市場(chǎng)有效的的充分。現(xiàn)代金融理論的核心觀念是風(fēng)險(xiǎn)與收益的。是給投資者承擔(dān)風(fēng)險(xiǎn)的必要回報(bào)。因此，在實(shí)證檢驗(yàn)中應(yīng)注意，未。的預(yù)測(cè)方法在一定程度上與風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)相關(guān)。對(duì)隨機(jī)項(xiàng)實(shí)施不同的限制，就得到實(shí)證。檢驗(yàn)中常用的三個(gè)隨機(jī)漫步模型。獨(dú)立同分布意味著隨機(jī)漫步也是一個(gè)公。RW1處理起來(lái)十分簡(jiǎn)單，但對(duì)跨越時(shí)間比較長(zhǎng)。布在這200年里一直不變是不合理的。了更接近實(shí)際的RW2，它放寬了同分布的假設(shè)，在RW2中，允許條件異方差。最近的研究使用的比較多的是RW3，它。拒絕，這可能是由于市場(chǎng)真的缺乏效率，直接根據(jù)RW2得出統(tǒng)計(jì)量是十分困難。技術(shù)分析的檢驗(yàn)可以說(shuō)是RW2檢驗(yàn)的一。檢驗(yàn)方法，因此為研究者提供了廣泛的空間。bootstrap技術(shù)的實(shí)施辦法：用有放回。2理論解釋EMH；風(fēng)險(xiǎn)溢價(jià)波動(dòng)；非線。在RW1為零假設(shè)時(shí)，樣本自相關(guān)系數(shù)是。歷史點(diǎn)，因此其發(fā)散得比標(biāo)準(zhǔn)布朗運(yùn)動(dòng)慢。出長(zhǎng)期增長(zhǎng)的特性。一定范圍的記錄會(huì)持續(xù)相。據(jù)預(yù)測(cè)未來(lái)的變化。
【正文】 的，那么這個(gè)交易策略可以用基礎(chǔ)資產(chǎn)復(fù)制，從而可以用 mt*定價(jià)。這樣通過(guò)考察定價(jià)誤差是否為 0可以確定 TTR是否提供了額外的信息。 Sullivan、 Timmermann和 White（ 1999） ? Sullivan、 Timmermann和 White（ 1999）在考慮datasnooping效應(yīng)后，發(fā)現(xiàn)確實(shí)有些技術(shù)交易規(guī)則在歷史上能過(guò)獲得超額的利潤(rùn)。 ? 基本思想：發(fā)展一個(gè)合適的業(yè)績(jī)指標(biāo)，這個(gè)指標(biāo)要囊括所有可能的交易規(guī)則，然后評(píng)估這個(gè)業(yè)績(jī)指標(biāo)的分布。零假設(shè)是最好的 TTR表現(xiàn)比業(yè)績(jī)衡量標(biāo)準(zhǔn)差，也就是說(shuō)，零假設(shè)被拒絕說(shuō)明至少最好的 TTR表現(xiàn)比業(yè)績(jī)衡量標(biāo)準(zhǔn)好?？紤] l個(gè) TTR，那么 01 , 2 ,: { ( ) } 0m a x kklH E f??? 實(shí)現(xiàn)方法： ? 這是依次在 l個(gè)抽樣樣本（樣本容量均為 B）中依次取最大值 。 只要將上式和下式的分位數(shù)（ quantiles）進(jìn)行比較，就可以得到檢驗(yàn)的 p值。 ? 抽樣方法： Politis和 Romano（ 1994）的平穩(wěn)bootstrap技術(shù)。 ? ?1 , ,()m a xlkklV n f??? ?*,1 , ,( ) , 1 , ,m a xl i k i kklV n f f i B?? ? ?參考文獻(xiàn) (只給出了比較重要的 ) ? Osler（ 2020） Currency orders and exchange rate dynamics： An explanation for the predictive success of technical analysis ? Lo、 Mamaysky和 Wang（ 2020） Foundations of technical analysis： Computational algorithms，statistical inference， and empirical implementation ? Goldbaum（ 1999） A nonparametric examination of market information： application to technical trading rules ? Sullivan、 Timmermann和 White（ 1999） Datasnooping， technical trading rule performance，and the bootstrap ? Kho（ 1996） Timevarying risk premia，volatility， and technical trading rule profits：Evidence from foreign currency futures markets ? Brock， Lakonishok和 LeBaron（ 1992） Simple technical trading rules and the stochastic properties of stock returns ?Neftci（ 1991） Naive trading rules in financial markets and WienerKolmogorov prediction theory： A study of “Technical Analysis” ?Fama和 Blume（ 1966） filter rules and stockmarket trading
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