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时间序列:对股价时序建模

2022-11-26 10:15 作者:玛莉真  | 我要投稿

股价时序在取对数(logarithm)之后呈现随机游走,即股价时序在取对数之后是一个martingale。也就是说,下一个时刻观察到的股票价格大致等于当前时刻的价格。

对这个随机游走过程做差分,差分之后,这个时间序列变成了白噪声。注意,这里做差分相当于形成了股票回报的时间序列。所以,股票的回报形成的时间序列是白噪声。

对股价取对数,然后求差分,得到的是股票的回报

下面看几个图,

股票GE的股价取对数之后
股票GE的股价取对数之后再差分得到的股票的回报
左边:回报的Q-Q图,直线是正态分布的Q-Q ,可见回报是跟正太分布很像的分布          右边:回报对应的自相关函数,可见没有什么自相关性

从Q-Q图和自相关函数,我们可以说股票取对数之后再差分即股票的回报是一个白噪声。即对一个随机游走过程做差分得到的序列是一个白噪声。

回到随机游走过程的可预测性上。对于随机游走过程,下一刻的值(预测值)就是此刻的值。但是,我们需要获取收益,只有准确地预测下一刻的增量才能获益。然而,随机游走过程是个martingale,预测的增量的平均值为零,实际的增量是多少who knows。反正,对于随机游走过程序列,历史数据对预测没啥帮助。

然而,对于平稳的时间序列就是另外一回事了。平稳的时序是均值回归的,我们可以预测增量大于或等于当前值与均值之间的差值。

股价在取对数之后是一个随机游走过程,是非平稳的,无法预测。

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