金融时间序列的信息度量：量化短期市场异质性
摘要：一种可解释的信息测量近来提出，该测量基于用其移动平均值与随机序列相交得到的分区。该分区将序列划分为不相交的集合，然后按大小排列以形成概率分布函数，并最后输入到香农熵的表达式中。在本文中，这种熵测量方法被应用于六个金融市场的价格和波动性的时间序列上。该分析基于1999年至2004年的六年数据中每分钟采样的逐笔数据，并在不同时间窗口和波动性时段上进行了广泛的研究。研究结果表明，波动性序列的熵取决于单个市场，而价格序列的熵对于这六个市场基本上是不变的。最后，通过提出的熵测量的积分得出了一个累积信息测量值-“市场异质性指数”。市场异质性指数的值被讨论作为最优投资组合构建的可能工具，并与传统的风险多样性测量方法——夏普比率进行了比较。
作者：Linda Ponta, Anna Carbone
论文ID：1710.07331
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2018-08-01