期货市场中的时间尺度及其应用
摘要：金融时间序列的对数收益概率分布是量化金融中任何进一步发展的基础。在本文中，我们基于大量期货时间序列的实验结果进行了介绍。我们表明，对于时间尺度小于1小时的几乎所有数据序列来说，参数为$\nu\simeq3$的t分布可以很好地描述。对于时间尺度大于等于8小时的情况，高斯分布是适用的。我们特别关注了DAX和欧元期货。这似乎是一个相当普遍的结果，在许多期货中保持稳健，但并非针对所有数据集。从这个意义上说，这并不是普适的。通过在一系列收益上定义的阶乘矩法，我们描述了一种在时间尺度上获得类似结果的技术。需要注意的是，从基本的角度来看，DAX和欧元期货为什么应该与其收益分布相关的行为非常清晰。两者都是复杂的市场，许多内外部因素在每个时刻相互作用以确定交易价格。对于汇率的指数和股票的指数而言，这些因素显然是不同的。因此，令人瞩目的是我们能够在这些市场的价格波动中找到通用的统计特征。这确实是微观结构分析以促使不同种类市场的统一方法的优势。最后，我们考察了收益的幂律分布与数据编码到Hurst指数中的另一种缩放行为之间的关系。对于DAX，我们得到$H=0.54\pm0.04$，对于欧元期货，我们得到$H=0.51\pm0.03$。
作者：Laurent Schoeffel (CEA Saclay)
论文ID：1110.1727
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2011-10-11