短期和日内金融收益时间序列的统计相关性研究
摘要：股票之间的相关性和联动性的研究是本文的目标，以便了解“季节性”和市场发展。使用CAC40的日内数据，我们首先重申了Allez和Bouchaud [New J. Phys. 13, 025010 (2011)]的研究结果：股票之间的平均相关性在一天之中逐渐增加。然后我们使用多维尺度估计（MDS）生成地图，并可视化股票市场在一天之中的动态演变。我们并未发现市场结构在一天之中有明显差异。另一个目标是使用每日数据进行MDS研究，并在市场中可视化或检测特定行业和危机期间。我们建议这种类型的可视化方法可以用于识别“配对交易”中潜在的股票对。
作者：Gayatri Tilak, Tamas Szell, Remy Chicheportiche and Anirban Chakraborti
论文ID：1204.5103
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2015-06-04