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時間序列:對股價時序建模

2022-11-26 10:15 作者:瑪莉真  | 我要投稿

股價時序在取對數(shù)(logarithm)之后呈現(xiàn)隨機(jī)游走,即股價時序在取對數(shù)之后是一個martingale。也就是說,下一個時刻觀察到的股票價格大致等于當(dāng)前時刻的價格。

對這個隨機(jī)游走過程做差分,差分之后,這個時間序列變成了白噪聲。注意,這里做差分相當(dāng)于形成了股票回報的時間序列。所以,股票的回報形成的時間序列是白噪聲。

對股價取對數(shù),然后求差分,得到的是股票的回報

下面看幾個圖,

股票GE的股價取對數(shù)之后
股票GE的股價取對數(shù)之后再差分得到的股票的回報
左邊:回報的Q-Q圖,直線是正態(tài)分布的Q-Q ,可見回報是跟正太分布很像的分布? ? ? ?? ?右邊:回報對應(yīng)的自相關(guān)函數(shù),可見沒有什么自相關(guān)性

從Q-Q圖和自相關(guān)函數(shù),我們可以說股票取對數(shù)之后再差分即股票的回報是一個白噪聲。即對一個隨機(jī)游走過程做差分得到的序列是一個白噪聲。

回到隨機(jī)游走過程的可預(yù)測性上。對于隨機(jī)游走過程,下一刻的值(預(yù)測值)就是此刻的值。但是,我們需要獲取收益,只有準(zhǔn)確地預(yù)測下一刻的增量才能獲益。然而,隨機(jī)游走過程是個martingale,預(yù)測的增量的平均值為零,實際的增量是多少who knows。反正,對于隨機(jī)游走過程序列,歷史數(shù)據(jù)對預(yù)測沒啥幫助。

然而,對于平穩(wěn)的時間序列就是另外一回事了。平穩(wěn)的時序是均值回歸的,我們可以預(yù)測增量大于或等于當(dāng)前值與均值之間的差值。

股價在取對數(shù)之后是一個隨機(jī)游走過程,是非平穩(wěn)的,無法預(yù)測。

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