使用二进制$N$-grams字典的相对信息方法进行金融时间序列分析
摘要：金融时间序列的统计分析的新方法：基于从量化市场数据衍生出的n-gram频率词典。通过评估它们的信息容量，研究这样的词典。考虑了一种特定的量化方法(原本是连续的金融数据)：所谓的二进制量化。所提出的技术可能的应用包括使用具有较高信息价值的n-gram进行市场事件研究。输入数据的有限长度提出了一些计算和理论上的挑战，论文中进行了讨论。此外，还讨论了量化的其他版本。
作者：Igor Borovikov and Michael Sadovsky
论文ID：1308.2732
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2013-08-14