Commodity futures and market efficiency
我们分析了25种不同类别商品期货的市场有效性--金属、能源、软商品、谷物和其他农产品。为此，我们利用最近提出的效率指数发现，所有分析的商品中效率最高的是取暖油，紧随其后的是WTI原油、棉花、小麦和咖啡。在排名的另一端，我们检测活牛和饲养牛。效率也被认为是特定商品类别的特点-能源商品是效率最高的，其他农业商品（主要是牲畜）是效率最低的。讨论了系统的长时记忆、分形维数和近似熵对系统总无效率的贡献。最后，我们还发现了分形维数与赫斯特指数之间的非标准关系。对于分析的数据集，这两者之间的关系是积极的，这意味着局部持久性（趋势）与全局反持久性有关。我们将其归因于商品期货的具体情况，这些商品期货在短期和本地可能是可预测的，但从长期来看，它们会回归其基本价格。
2013-09-05 q-fin.ST
A multi-factor model for improved commodity pricing: Calibration and an application to the oil market
本研究提出一个整合现货价格、随机波动率、便利收益和随机利率的四因子商品定价模型，通过卡尔曼滤波实现参数同步估计，在原油期货实证中优于现有模型。
2025-01-26 q-fin.ST
The Variable Volatility Elasticity Model from Commodity Markets
在本文中，我们提出并研究了一个新的连续时间模型，著名的常数方差弹性（CEV）模型的基础上，来描述资产价格过程。其基本思想是，从随机分析的角度来看，CEV模型的波动弹性不能被视为常数。针对这一问题，本文从波动弹性的角度推导了资产价格过程，提出了常数波动弹性（CVE）模型，并进一步推导出更一般的变波动弹性（VVE）模型。此外，我们的模型可以描述商品市场波动与资产价格之间的正相关关系，而CEV模型只能描述商品市场波动与资产价格之间的负相关关系。通过对金融市场的实证研究发现，很多资产尤其是商品在某些时间段往往表现出这种正相关现象，这说明我们的模型具有较强的实际应用价值。最后，给出了基于该模型的欧式期权的显式定价公式。该公式形式优美，计算方便，与著名的Black-Scholes公式相似，对衍生品市场的研究具有重要意义。
2022-03-17 q-fin.CP q-fin.GN q-fin.MF
Non-Lévy Distribution of Commodity Price Fluctuations
棉花和小麦等大宗商品的价格波动被认为表现出收益的概率分布遵循Lévy稳定分布。最近对股票和外汇市场的分析表明，概率分布不是Lévy稳定的，这是一个合理的结果，因为商品市场具有与股票市场完全不同的特征。我们分析了29种商品在典型的20年内的日收益率，发现收益率的分布按幂律衰减，指数$α$的值为$α> 2$，在Lévy稳定域之外。我们还发现，收益率的振幅显示长期的时间相关性，像股票，而回报本身是不相关的时滞$\approx$ 2天，远远大于股票（$\approx$ 4分钟）。
2002-02-02 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
The Second Wave of the Global Crisis? A Log-Periodic Oscillation Analysis of Commodity Price Series
本文继续我们对2010年12月发表的黄金价格动态的分析（abs/1012.4118），并预测了2011年4月至6月“黄金泡沫破裂”的可能性。我们最近的分析表明，在2011年7月最终崩溃之前，可能会出现一次更大的波动。另一方面，在2011年初，我们发现了一些其他商品泡沫，并预测它们将在2011年5月至6月开始崩溃。我们证明了这种崩溃实际上已经开始，这与即将到来的黄金泡沫破裂相结合，表明世界体系正在进入一个分叉区，承受着第二波全球金融经济危机的相当高的风险。事实上，一方面，很明显，这种崩溃可能导致交易所游戏的许多主要参与者及其依赖的公司和银行遭受巨大损失，甚至破产。因此，市场的直接反应可能是完全负面的。对市场的负面影响很可能会因媒体和商业报刊上的许多出版物而放大，这些出版物将1980年代初的事件和更早的类似事件进行类比，并因破产公司股东的损失而放大。另一方面，黄金投资也导致资金从股票市场投资转移，并导致商品和服务生产的减少。如果在危机崩溃时，发达国家和/或发展中国家出现了一些有希望的投资领域，投资可以转移到这些市场，这反而有助于生产新的商品和服务，加速摆脱危机。同样明显的是，石油（和其他能源/矿产资源）价格的下降可能有助于加快世界经济增长率和世界经济复苏。
2011-07-03 q-fin.ST
Cryptocurrency Market Consolidation in 2020--2021
研究了币安上市的80种流动性最强的加密货币的价格回报的时间序列，以确定是否存在去趋势交叉相关性。的去趋势相关矩阵的频谱分析和基于此矩阵计算的最小生成树的拓扑分析应用于移动窗口的不同位置。加密货币之间的交叉相关性比以前更强。在特定的时间尺度上，平均互相关随时间增加，其方式类似于从过去到现在的Epps效应放大。最小生成树也改变了它们的拓扑结构，在短时间尺度上，它们随着最大节点度的增加而变得更加集中，而在长时间尺度上，它们变得更加分散，同时也更加相关。除了市场间的依赖关系外，还分析了加密货币市场与一些传统市场（如股票市场、商品市场和外汇市场）之间的去趋势交叉相关性。在相同的动荡时期，加密货币市场与其他市场表现出更高水平的交叉相关性，其中它本身具有很强的交叉相关性。
2021-12-13 physics.data-an q-fin.ST stat.AP
Correlations and Clustering in Wholesale Electricity Markets
本文研究了日前和实时电力批发市场中位置边际电价的结构。特别是，我们考虑的情况下，两个北美市场的价格相关性包含的位置结构的网格信息。我们研究了各种聚类方法，并介绍了一种类型的相关性函数的基础上，事件同步的尖峰时间序列，另一个基于字符串的相关性的位置名称的市场提供。这使我们能够重建网格位置结构的各个方面。
2017-11-22 physics.soc-ph q-fin.ST
Evolution of worldwide stock markets, correlation structure and correlation based graphs
我们研究了1996年1月至2009年7月期间世界各地证券交易所市场指数之间的日相关性。我们发现，市场指数之间的相关性呈现出快速和缓慢的动态。缓慢的动态反映了全球化的发展和巩固。快速动态与源自世界特定国家或地区并迅速影响全球系统的重大事件有关。我们提供的证据表明，市场指数之间的相关性的短期时间尺度小于3个交易月（约60个交易日）。相关矩阵的非对角元素的平均值、基于相关性的图以及相关矩阵的最大特征值和特征向量的谱特性承载着关于市场指数相关性的快动态和慢动态的信息。我们引入了一种基于网络中链接共现的互信息测度，以定量的方式检测基于相关性的图的连续变化的快速动态。
2011-03-29 physics.soc-ph q-fin.ST
Dynamics of the market states in the space of correlation matrices with applications to financial markets
基于相关性的金融市场状态的概念在过去10年中得到了越来越多的关注。我们建议追溯到2018年的一些重要步骤，然后更详细地介绍最近的发展，试图使这一点更加实用。最后，我们试图给一个一瞥的未来，提出直接或在符号动力学方面的相关矩阵空间的轨迹分析，以及试图分析集群，使状态在一个随机矩阵的上下文中。
2021-07-12 physics.soc-ph q-fin.ST
Serial correlation and heterogeneous volatility in financial markets: beyond the LeBaron effect
本文研究了标准普尔500指数的收益率序列相关性与日内波动性之间的关系。在每日和每周的水平上，序列相关性和波动性是负相关的（LeBaron效应）。在确认LeBaron效应也在日内水平上成立的同时，我们超越了它，并补充了有效市场的菌丝（回报率）与异质市场的菌丝（波动性），我们测试了意外波动的影响，定义为波动性的一部分，无法预测，在时间序列中存在序列相关性。我们发现，意外波动，而不是正相关的日内序列相关性。
2008-10-27 physics.soc-ph q-fin.ST
Characteristics of the Korean stock market correlations
在这项研究中，我们建立了一个网络结构的韩国股票市场，新兴市场之一，其最小生成树，通过相关矩阵。在此基础上，本文发现韩国股票市场并没有形成行业或行业类别的集群。摩根士丹利资本国际公司（Morgan Stanley Capital International Inc.）指数的开发，我们发现韩国股票市场的集群形成。这一发现意味着，在这种情况下，韩国市场与成熟市场的特点不同。
2005-06-16 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-fin.ST
Coarse graining correlation matrices according to macrostructures: Financial markets as a paradigm
本文提出按市场部门粗粒化Pearson相关矩阵以获取Guhr矩阵的方法分析金融市场结构，发现在保持市场状态演化行为相似的同时，将相关变量数量减少了几个数量级。
2024-06-25 physics.data-an q-fin.ST stat.AP
Market Mill Dependence Pattern in the Stock Market: Asymmetry Structure, Nonlinear Correlations and Predictability
对一组股票在1分钟到30分钟时间尺度上的两个连续价格增量的联合二元概率分布的实证研究揭示了关于y=0，y=x，x=0和y=-x轴的非对称结构。所有四种不对称模式都非常类似于一个叫做市场磨坊模式的四刀片磨坊。四种市场磨坊模式表征了过去（推动）和未来（响应）价格增量之间相互依赖的不同方面。当在适当的坐标中分析时，每个模式对应于推和条件响应均值之间的特定非线性依赖关系。每个模式的定性解释进行了讨论。市场磨坊模式是与过去和未来价格增量相关的复杂依赖属性的证据，导致各种类型的非线性相关性和可预测性。
2006-01-18 cond-mat.other physics.soc-ph q-fin.ST
Long-range Correlation and Market Segmentation in Bond Market
本文对债券市场的长期自相关性和长期互相关性进行了研究。基于去趋势移动平均（DMA）方法的实证结果表明，中国经济在一年尺度上存在长期持续性。与期限相关的长期相关度有上升趋势，短期内达到峰值。这些发现证实了分形市场假说（FMH）的预期。此外，我们还开发了一种基于复杂网络的方法来研究长期互相关结构，并将其应用于我们的数据，并发现了一个明确的模式，市场分割从长远来看。我们还发现了2007年至2012年和2011年至2016年子期的长期相关性。研究结果表明，近几年来，长期自相关在减小，长期互相关在增强。
2016-10-31 q-fin.ST
Dynamic Conditional Correlation between Electricity and Stock markets during the Financial Crisis in Greece
电力市场的自由化越来越需要了解电力市场和金融市场之间的波动性和相互关系。这项工作揭示了这两个市场之间的相关模式的结构性变化的存在，并将变化与市场的基本面和监管条件以及当前的欧洲金融危机联系起来。我们应用动态条件相关（DCC）GARCH模型来研究一组市场的基本变量和希腊的金融市场和微观经济指标之间的相互作用。重点是在严重的金融危机时期的国家，以了解这两个市场之间的传染和波动溢出。
2017-08-11 q-fin.ST
Correlation of financial markets in times of crisis
利用世界上主要金融市场指数的相关矩阵的特征值和特征向量，我们证明了市场的高波动性与它们之间的强相关性直接相关。这意味着市场在大崩盘时往往表现得像一个整体。为了做到这一点，我们调查了1987年（黑色星期一），1989年（俄罗斯危机），2001年（互联网泡沫破裂和9月11日）和2008年（次贷危机）发生的几次金融市场危机，这些危机标志着过去三十年来金融市场最大的衰退。
2011-03-10 q-fin.ST
Do co-jumps impact correlations in currency markets?
我们量化了共同跳跃如何影响货币市场的相关性。为了从协跳中分离出二次协变的连续部分，并研究协跳对相关性的影响，我们提出了一种新的基于小波的估计。所提出的估计框架是能够本地化的协同跳跃非常精确地通过小波系数，并确定统计上显着的协同跳跃。实证结果揭示了亚洲、欧洲和美国交易时段的共同跳跃行为的不同。重要的是，我们的文件，共同跳跃显着影响货币市场的相关性。
2017-10-15 q-fin.ST
Competition of Commodities for the Status of Money in an Agent-based Model
在商品市场的这个模型研究中，我们提出了一些证据，证明在货币可能出现的参数制度中，商品竞争货币的地位。这种竞争表现为几种（通常是两种）占主导地位的商品的竞争，它们依次取代了货币的地位。
2014-12-05 q-fin.ST
Memory effect and multifractality of cross-correlations in financial markets
引入平均瞬时互相关函数来量化特定时刻金融市场之间的相互作用。基于美国和中国股票市场的日数据，研究了不同价格收益时间区间内平均瞬时互相关的记忆效应。揭示了长期的时间相关性，并发现持续到一个月的数量级的价格回报时间间隔。多重分形的性质进行了研究的多重分形去趋势波动分析。
2010-04-30 q-fin.ST
Trends, Volatility, Correlations, and Critical Phenomena in Financial Markets
Zurich University of Applied Sciences, School of Engineering（苏黎世应用科学大学工程学院）
基于当前市场趋势预测未来波动率和相关性，发现趋势强度与波动率、相关性呈二次关系，改进风险预测并支持临界点晶格气体模型。
2026-06-19 cond-mat.stat-mech physics.data-an q-fin.MF
Cross-correlation asymmetries and causal relationships between stock and market risk
我们研究了美国股票市场中个股风险（每日股票收益的波动性）和市场风险（市场代表性投资组合每日收益的波动性）之间的历史相关性和领先滞后关系。我们考虑所有股票的平均互相关函数，使用1994- 2013年标准普尔500指数中的71只股票价格。我们关注的行为的交叉相关性在金融危机的时候，市场波动性的显着跳跃。观察到的历史动态表明，在2002年美国股票市场低迷期间和2007年美国房地产泡沫之后，风险之间的相关性几乎是线性的，直到2013年一直保持在这一水平。此外，平均互相关函数往往有一个不对称的形状相对于零滞后在高相关性的时期。我们开发的线性响应形式主义的应用程序来研究潜在的因果关系的分析。计算出的响应函数表明，存在的特征制度附近的金融崩溃，当一个单独的股票的波动性如下的市场波动性，反之亦然。
2014-07-25 q-fin.ST
Correlations versus noise in the NFT market
该研究利用去趋势相关矩阵和最小生成树分析以太坊NFT集合的市值与交易量数据，发现NFT市场相关性弱于传统市场，且全局相关性主要来自高频波动。
2024-07-07 cs.CE econ.EM physics.data-an
A model for correlations in stock markets
我们提出了一个股票市场相关性的群体模型。在群体模型中，市场由几个群体组成，在这些群体中，股票价格波动是相关的。经验相关矩阵的光谱特性报道在[物理。{ \bf 83}，1467（1999）; Phys. Rev. Lett. { \bf 83}，1471（1999.）]从模型中可以很好地理解。它提供了经验相关矩阵的谱特性和股票市场相关性结构之间的联系。
1999-12-06 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Cross-correlation in financial dynamics
为了研究金融动力学中相互作用的普遍结构，我们分析了中国股票市场价格收益的交叉相关矩阵C，并与美国和印度股票市场的交叉相关矩阵C进行了比较。作为一个重要的新兴市场，中国市场表现出比发达市场更强的相关性。在中国市场上，同一行业的股票之间的相互作用很弱，而在异常行业中检测到额外的相互作用。利用双因子模型的一个变体，我们模拟了金融市场中的相互作用.
2012-02-02 physics.comp-ph q-fin.ST
Measuring capital market efficiency: Global and local correlations structure
本文引入了一种新的资本市场有效性测度。该方法考虑了收益的相关结构（长期记忆和短期记忆）和局部羊群行为（分形维数）。效率的度量是指与理想的有效市场状况之间的距离。方法适用于41个股票指数的投资组合。我们发现日本NIKKEI是最有效的市场。从地理角度来看，效率较高的市场主要是欧洲股票指数，效率较低的市场主要包括拉丁美洲、亚洲和大洋洲。低效率主要是由本地放牧，即低分形维数。
2012-08-06 q-fin.GN q-fin.ST
Phase separation and scaling in correlation structures of financial markets
金融市场作为复杂系统的典型代表，不同资产的价格收益之间存在着丰富的相关结构。相关性结构会发生剧烈变化，类似于物理现象中的相变，就像有影响力的股票（领导者）和行业（社区）一样，在崩溃等市场事件中。至关重要的是，要发现它们的特征，以便及时干预或预防。在这里，我们使用特征值分解和特征熵，计算不同的股票在交叉相关矩阵的特征中心，以提取信息的混乱在市场上。我们构建了一个“相空间”，在这里不同的市场事件（泡沫，崩溃等）经历相分离并显示有序-无序转变。熵泛函具有标度行为。我们提出了一个通用指标，以促进对市场内部结构的持续监测-这对管理风险和对金融体系进行压力测试很重要。我们的方法将有助于理解和预测复杂系统中的临界点或波动模式。
2020-07-22 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Re-evaluating Short- and Long-Term Trend Factors in CTA Replication: A Bayesian Graphical Approach
本文利用贝叶斯图模型将CTA收益动态分解为短期趋势、长期趋势和市场贝塔因子，揭示了不同时间尺度趋势组合对策略风险调整后表现的影响。
2025-07-17 cs.AI q-fin.PR q-fin.ST
