金融时间序列和布朗运动中的顺序模式、变化和转折点
摘要：订单模式和排列熵已成为研究生物医学、地球物理或气候时间序列的有用工具。我们在此研究日常市场数据和布朗运动，后者是它们订单模式的良好模型。一个关键点是，在较小的滞后程度（1到6天），金融数据中的模式频率基本保持不变。时间序列的两个最重要的订单参数是转向率和上升下降平衡。对于脑电图数据中的变化点，转向率是优秀的，而对于金融数据，上升下降平衡似乎是最好的。通过对这些参数进行布朗运动的拟合测试，提供了对比忘记的普通拟合测试的新版本。
作者：Christoph Bandt
论文ID：1910.09978
分类：Statistical Finance
分类简称：q-fin.ST
提交时间：2023-01-02