Dynamics of the Warsaw Stock Exchange index as analysed by the nonhomogeneous fractional relaxation equation
我们分析了华沙证券交易所指数WIG的动态在日常的时间范围之前和之后，其定义良好的局部最大值的尖状装饰与振荡。指数峰的上升和下降路径可以用叠加有各种类型振荡的Mittag-Leffler函数来描述。后者是我们的模型的指数动态定义的非齐次分数松弛方程的解决方案。这个解决方案是一个广义的模拟粘弹性材料的精确可解模型。我们发现，华沙证券交易所可以被认为是一个中间系统之间的两个复杂的，由短时间和长时间限制的Mittag-Leffler功能，这些限制是由Kohlraush-Williams-Watts法律的初始时间，和幂律或Nutting法律的渐近时间。因此，遵循相应的短期和长期的幂律行为（不同的普适性类）的时间导数的对数的地效，这实际上可以被视为一个动态的临界现象的指纹。
2006-09-01 physics.data-an physics.soc-ph q-fin.ST
Correlations and clustering in the trading of members of the London Stock Exchange
本文分析了伦敦证券交易所不同成员交易模式的相关性。与成员机构相关联的策略集合由该机构以小时间隔交易的净交易量的符号序列定义。使用几种方法，我们表明，有显着的和持久的相关性机构之间。此外，相关性被构造成相关和反相关组。聚类技术使用的相关性作为距离度量揭示了一个有意义的聚类结构，两组机构交易方向相反。
2007-09-20 physics.soc-ph q-fin.ST
Nonlinear Stochastic Model of Return matching to the data of New York and Vilnius Stock Exchanges
我们将纽约和维尔纽斯证券交易所的收益率实证数据与金融市场的非线性双随机收益率模型进行匹配，并进行了标度分析。
2010-03-28 q-fin.ST
The Local Fractal Properties of the Financial Time Series on the Polish Stock Exchange Market
我们研究的基础上的华沙证券交易所指数（WIG）的演变与最大的发展中金融市场在欧洲的金融时间序列的局部分形性质。计算WIG时间序列的局部赫斯特指数，我们发现WIG时间序列的局部分形特性的行为和金融市场上的崩溃外观之间的一个有趣的依赖关系。
2007-08-02 cs.CE physics.data-an q-fin.ST
Scaling in the Bombay Stock Exchange Index
本文研究了BSE指数金融时间序列的分形和多重分形行为。我们发现，孟买证券交易所（BSE）指数时间序列是单分形的，可以表示为一个分数布朗运动。
2001-08-28 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Inverse statistics in stock markets: Universality and idiosyncracy
对股票市场中的逆统计（一个从动荡中借用的概念）的研究，以过滤后的道琼斯工业平均指数、标准普尔500指数和纳斯达克指数为例，揭示了一个新颖的程式化事实，即退出时间的分布遵循幂律$p(τ_ρ) \sim τρ^{-α}$，其中$α\approx 1.5$在大$τ_ρ$，最佳投资期限$τ_ρ^*$的尺度为$ρ^γ$ [1-3]。我们根据未经过滤的每日指数和股票价格以及世界各地市场的高频（5分钟）记录进行了广泛的分析。我们的分析证实，幂律分布的退出时间的指数约为$α=1.5$是普遍的所有数据集分析。此外，所有的数据集表明，幂律标度在最优投资期限成立，但有特殊的指数。具体来看，$γ\approx 1.5$针对大部分发达股市的日线数据和5分钟高频数据，而新兴市场的日线指数和股价的$γ$值均显著小于1.5。我们发现，这种差异在$γ$源于记录大小的差异，在两种股票市场的可能性很小。
2004-10-19 cond-mat.other q-fin.ST
Statistical Analysis of the Stock Index of the Budapest Stock Exchange
BUX指数的标度特性与世界其他地区观察到的相似。主要的区别在于，传统的数量，如波动性，增长和自相关的回报更密切地遵循传统的股票市场理论的假设，由巴舍利耶和布莱克和斯科尔斯开发。
1997-11-03 chao-dyn cond-mat.dis-nn nlin.CD
The interdependency structure in the Mexican stock exchange: A network approach
本文的目标是研究和描述2000-2019年期间墨西哥证券交易所（主要是BMV的股票）的相互依存结构，并提供可视化，一次性提供大画面全景。为此，我们从不同的模型中估计相关/集中矩阵，然后从网络理论中计算指标，包括特征中心度和网络模块度
2020-04-14 q-fin.ST q-fin.TR
ANN Model to Predict Stock Prices at Stock Exchange Markets
University of Nairobi（内罗毕大学）
证券交易所被认为是许多国家金融部门的主要参与者。大多数从事股票交易的股票经纪人都使用技术、基本面或时间序列分析来预测股票价格，以便为客户提供建议。然而，这些策略通常并不能保证良好的回报，因为它们是根据趋势而不是最有可能的价格来指导的。因此，有必要探索改进的预测方法。该研究提出了使用人工神经网络，即具有误差反向传播的前馈多层感知器，并开发了一个配置为5：21：21：1的模型，在130，000个周期中具有80%的训练数据。该研究开发了一个原型，并在内罗毕证券交易所和纽约证券交易所等股票市场2008-2012年的数据上进行了测试，预测结果显示MAPE在0.71%和2.77%之间。使用Encog和Neuroph进行的验证实现了相当的结果。因此，该模型能够对典型的股票市场进行预测。
2014-12-17 cs.CE cs.LG cs.NE
Stock exchange shares ranking and binary-ternary compressive coding
本文提出了一种方法来排名的投资吸引力的交易所交易的股票的投资风险是不相关的波动性指标，而是有关的指标压缩的时间序列的价格变化。文章详细介绍了排名算法，提供了一个对道琼斯股票指数中所有公司股票进行排名的例子。本文还比较了波动率和压缩率对这些股票的排名结果，并显示了第二个指标的优势，该指标是使用历史金融数据的二元-三元压缩方法形成的。
2021-10-20 q-fin.ST
Stock mechanics: predicting recession in S&P500, DJIA, and NASDAQ
本文提出了一种新的预测汇率的方法，即假定价格的势能和动能以及势能和动能之和守恒。显示了与幂律的连接。在标准普尔500指数、道琼斯工业平均指数和纳斯达克指数上的半经验应用预测了它们即将到来的衰退。作为一个新兴市场，伊斯坦布尔证券交易所指数ISE-100被发现有继续上涨的潜力。
2005-06-10 physics.soc-ph q-fin.ST
Analysis of Realized Volatility in Two Trading Sessions of the Japanese Stock Market
我们分析了使用东京证券交易所高频股票数据构建的已实现波动率。为了避免波动率计算中的非交易时间问题，我们定义了两个已实现波动率，分别在东京证券交易所的两个交易时段，即上午和下午时段计算。在计算了不同采样频率下的已实现波动率之后，我们评估了作为采样频率的函数的来自微结构噪声的偏差。考虑到对已实现波动率的偏差，我们检验了由已实现波动率标准化的收益率，并确认东京证券交易所的价格收益率近似地由具有时变波动率的高斯时间序列描述，即与混合分布假设一致。
2013-04-22 physics.data-an q-fin.ST
Sector identification in a set of stock return time series traded at the London Stock Exchange
我们比较了文献中最近使用的一些方法来检测属于同一经济部门的股票收益率是否存在一定程度的共同行为。具体来说，我们讨论的方法基于随机矩阵理论和层次聚类技术。我们将这些方法应用于在伦敦证券交易所交易的股票投资组合。调查的时间序列记录在每天的时间范围和5分钟的时间范围。相关系数矩阵在不同的时间范围内有很大的不同，这证实了在长时间范围内观察到的相关系数矩阵结构更合理。所有考虑的方法都能够检测到经济信息和集群的存在，其特征在于股票的经济部门。然而，不同的方法对不同部门的敏感程度不同。我们的比较分析表明，应用单一的方法不能提取所有的经济信息存在于相关系数矩阵的股票投资组合。
2005-08-04 cond-mat.dis-nn physics.soc-ph q-fin.ST
Modeling stock price dynamics on the Ghana Stock Exchange: A Geometric Brownian Motion approach
本研究采用几何布朗运动模型对加纳证券交易所五只股票的周度和月度收益进行建模，估计参数并预测三个月，通过均方误差评估，发现预期价格与实际价格高度吻合，且实际价格均在置信区间内。
2024-03-19 math.OC q-fin.ST
Analysis of Realized Volatility for Nikkei Stock Average on the Tokyo Stock Exchange
我们计算了东京证券交易所日经225指数的已实现波动率，并研究了收益动态。为了避免非交易时间对已实现波动率的影响，我们分别计算了东京证券交易所上午和下午两个交易时段的已实现波动率，发现微观结构噪声在小的采样频率下降低了已实现波动率。以已实现波动率作为综合波动率的代理变量，对我国股票市场上、午盘的收益率进行标准化，并通过方差、峰度和6阶矩的计算检验标准化收益率的正态性。我们发现，日经指数的方差、峰度和6阶矩与标准正态分布一致，这表明日经指数的收益动态可以很好地描述为具有时变波动性的高斯随机过程。
2017-03-28 q-fin.ST q-fin.TR
Structural and topological phase transitions on the German Stock Exchange
我们发现的动力学，结构和拓扑相变的数值和经验证据（德国）法兰克福证券交易所（FSE）在全球金融危机的时间附近。利用最小生成树（Minimal Spanning Tree，MST）技术，我们发现了FSE复杂网络的两个拓扑变迁：第一个变迁是从代表最近全球金融危机前股票市场的层次无标度MST，到一个超级明星般的MST装饰的无标度层次的树代表市场的状态，为包含崩溃的时期。随后，观察到的过渡，从这个短暂的，（Meta）稳定状态的崩溃，一个层次的无标度MST装饰的几个星状树后，世界范围内的金融危机。观察到的相变类似于我们早先在华沙证券交易所得到的相变，并且比Onnela-Chakraborti-Kaski-Kertész在黑色星期一（1987年10月19日）附近和1998年1月1日附近对标准普尔500指数发现的相变更明显。我们的研究结果为今后金融市场的动力学、结构和拓扑相变理论提供了经验基础。
2013-07-15 physics.soc-ph q-fin.ST
Statistical properties of the Jakarta and Kuala Lumpur stock exchange indices before and after crash
使用统计物理学开发的工具，我们同时分析雅加达和吉隆坡证券交易所指数的统计特性。尽管在分析中使用的数据数量很少，但结果显示了以前在领先股票指数中发现的复杂系统的普遍行为。并分析了金融危机前后的特征。我们发现，在危机之后，这两种股票并没有表现出相同的统计行为。货币管制的影响在指数回报的分布中观察到。
2002-08-29 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Level Crossing Analysis of the Stock Markets
我们研究了正斜率$ν_α^{+}$的平均频率，交叉的市场价格的回报。该方法是基于随机过程，没有标度功能是明确要求。利用这种方法，我们定义了新的数量来量化的发展阶段和活动的证券交易所。我们比较了德黑兰和西方的股票市场，并表明，一些股票，如德黑兰（TEPIX）和新西兰（NZX）的股票交易所正在出现，而且TEPIX是一个不活跃的市场，金融动机，以吸收资本。
2006-06-15 physics.data-an q-fin.ST
Discrete Wavelet Transform-Based Prediction of Stock Index: A Study on National Stock Exchange Fifty Index
金融时报系列，如股票价格和汇率，往往是非线性和非平稳的。已经发现使用分解模型可以提高预测模型的准确性。本文提出了一种混合的方法，结合分解模型（即最大重叠离散小波变换（MODWT））和机器学习模型（人工神经网络和支持向量回归机）的优点，预测全国证券交易所50指数。在第一阶段中，使用MODWT将数据分解为较少数量的子序列。在下一阶段，使用机器学习模型预测每个子系列（即，ANN和SVR）。预测的子序列被聚合以获得最终预测。在最后阶段，所提出的方法的有效性进行了评估，使用错误的措施和统计测试。所提出的方法（MODWT-ANN和MODWT-SVR）与ANN和SVR模型进行了比较，并观察到，使用MODWT-SVR模型的预测值的交易规则的基础上获得的投资回报率高于买入并持有策略。
2016-05-24 q-fin.ST
How much diversification potential is there in a single market? Evidence from the Australian Stock Exchange
本文提出了四种评估股票市场多元化潜力的方法，其中两种是基于主成分分析的。它们被应用于2000年至2014年的澳大利亚证券交易所，所有这些都显示出一致的画面。在2008年金融危机之前的三年里，多样化的潜力几乎单调下降。在2011年欧洲债务危机和美国信用降级期间，其中一项措施的多样化潜力进一步下降。
2015-12-21 q-fin.PM q-fin.ST
Is the Indian Stock Market efficient - A comprehensive study of Bombay Stock Exchange Indices
投资者如何在市场上投资在很大程度上受市场有效性的影响，因为如果市场是有效的，就很难获得超额回报，因为在一个有效的市场中，不会有被低估的证券，即价值低于其假定内在价值的证券，这些证券提供的回报高于其风险应得的预期收益率。然而，如果市场没有效率，就有可能获得超额回报。本文分析了BSE的五个主要股票指数。这不仅将测试印度股票市场的效率，也将测试股票市场的随机游走性质。本文的研究为印度股票市场的低效率形式提供了有力的证据。研究发现，印度股票市场的股票指数序列是有偏的随机时间序列，随机游走模型不能应用于印度股票市场。本研究证实，有一个漂移的市场有效性和投资者可以利用这一点，正确选择的证券被低估。
2015-10-10 q-fin.ST
Correlation of coming limit price with order book in stock markets
当限价订单出现时，我们检查限价与订单簿的相关性。我们分析了伦敦证券交易所的集中指令簿市场--证券交易所电子交易服务的重建指令簿。因此，根据幂律，限价广泛分布在最佳价格周围，并且它不是从分布中随机抽取的，而是与价格上累积未执行限价订单的大小有很强的相关性。研究还发现，在粗粒度的价格尺度上，限价价格倾向于聚集在具有大量累积未执行限价订单的价格周围。
2007-02-04 physics.data-an physics.soc-ph q-fin.ST
Utilizing Technical Data to Discover Similar Companies in Dhaka Stock Exchange
股票市场投资多年来一直是一种理想的投资形式。在股票市场中巧妙地投入资金会产生高利润回报。但是市场上有很多公司。目前，在达卡证券交易所（DSE）拥有股票的$345$活跃公司超过100家。分析所有这些公司是不可能的。然而，许多公司倾向于一起行动。本研究旨在找出哪些公司在DSE有密切的联系，并一起移动。通过分析这种关系，投资者和交易者将能够从计算少数公司中分析许多公司的统计数据。所进行的实验产生了有希望的结果。结果发现，尽管该系统除了技术数据外没有提供任何其他信息，但它能够识别出显示特定领域成果的公司。换句话说，从所进行的实验中发现了技术数据和基本数据之间的关系。
2023-01-11 q-fin.ST
Efficiency of the Moscow Stock Exchange before 2022
本文研究了莫斯科证券交易所的效率水平。如果一个市场的资产价格充分反映了所有可获得的信息，那么这个市场就被称为有效市场。我们发现，在2012年至2021年的大部分月份，市场有效性的程度显著较低。我们通过（i）过滤掉金融数据中的干扰和（ii）计算过滤后的回报时间序列的香农熵来计算市场有效性的程度。为了从收益率时间序列中筛选出这种规律性模式，我们开发了一种简单的方法来估计经验数据中的波动性和价格陈旧性。然后，根据一些熵度量，将股票收益率的金融时间序列聚类成不同的组。特别是，我们使用的Kullback-Leibler距离和一种新的熵度量捕捉对股票之间的共同运动。通过使用蒙特卡罗模拟，我们能够确定一组18只股票的市场无效率的时间段。我们发现的莫斯科证券交易所的低效率是一个信号，表明在扣除交易成本后，制定有利可图的战略是可能的。股票偏离有效行为的程度很大程度上取决于其所属的行业。
2022-07-25 q-fin.ST
Fluctuations Of WIG-the index of Warsaw Stock Exchange. Preliminary studies
一个代表WIG指数（华沙证券交易所的主要指数）在过去5年的每日价值的时间序列进行检查。非高斯分布的波动，即回报，在一个时间尺度上的功能被认为是。一些一般性质，如指数的长期相关估计的平均波动率和趋势波动分析（DFA），以及指数描述的衰减的尾部的累积distributions. Closing，Zipf分析的WIG指数时间序列翻译成三个字母的文本。
2000-10-13 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Dynamic structural and topological phase transitions on the Warsaw Stock Exchange: A phenomenological approach
本文使用最小生成树网络分析华沙证券交易所崩盘前后的网络演化，揭示其从幂律层级结构到超级枢纽结构、再到多枢纽幂律结构的拓扑相变。
2013-01-28 physics.soc-ph q-fin.ST
A Map of the Brazilian Stock Market
我们使用股票收益的相关矩阵来创建巴西主要证券交易所圣保罗证券交易所（BM&F-Bovespa）的地图。以2010年的数据为例，根据股票收益率之间的相关性，构造了一个最小生成树和具有不同阈值的资产图。使用网络理论的技术的结果进行了分析。
2013-03-28 q-fin.ST
Financial Time Series: Stylized Facts for the Mexican Stock Exchange Index Compared to Developed Markets
我们提出了一些程式化的事实表现出的墨西哥证券交易所指数（IPC）的回报率的时间序列，并将其与发达国家（美国，英国和日本）和新兴市场（巴西和印度）的样本进行比较。研究时间为1997-2011年。程式化的事实主要与概率分布函数和自相关函数有关（例如，肥尾、非正态性、波动率聚类等）。我们发现，在墨西哥和巴西，但不是在其余的回报率的正偏度，建议投资机会。非线性的证据也被记录。
2014-12-09 q-fin.ST
Stylized Statistical Facts of Indonesian Financial Data: Empirical Study of Several Stock Indexes in Indonesia
本文试图揭示金融的一般统计特征;时间序列数据，受到几个金融时间序列数据目前在印度尼西亚，例如，个别指数，如PT的股票价格。TELKOM、PT HM SAMPOERNA的股票价格和编制的股票价格指数（雅加达股票交易所指数）。我们试图分析的特征是波动聚集，截断Levy分布和多重分形特征。本文的分析为进一步研究印度尼西亚人工证券交易所提供了指导，该人工证券交易所代表了印度尼西亚证券交易所的微观结构。本文是自上而下的统计行为分析的一个恢复，成为开始一个更自下而上的分析的基础。
2004-03-18 cond-mat.other q-fin.ST
Scale-Dependent Price Fluctuations for the Indian Stock Market
对几个高度发达经济体的股票和外汇价格波动概率密度$g$的经典研究已经使用{ \it幂律}概率密度函数$P(g) \sim g^{-(α+1)}$和指数值$α> 2$进行了解释，这些指数值在Lévy稳定制度$0 < α< 2$之外。为了测试这种关系的普遍性，不发达的经济体，我们分析了每日回报率为1994年11月至2002年6月期间的49个最大的股票的国家证券交易所，具有最高的贸易量在印度。我们发现，$P(g)$衰减作为一个{ \it指数}函数$P(g) \sim \exp(-βg)$的特征衰减尺度$β= 1.51 \pm 0.05$的负尾和$β= 1.34 \pm 0.04$的正尾，这是显着不同的发达经济体观察到的。因此，我们的结论是，印度股票市场可能属于一个普遍性类，不同于发达国家的前面分析。
2003-08-01 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Econophysics of Stock and Foreign Currency Exchange Markets
经济物理学是一门处于婴儿期的科学，大约在十年前的写作时间里诞生，在物理学，数学，计算，当然还有经济学和金融学的交叉路口。它也包括人文科学，因为所有的经济学最终都是由人的决定驱动的。从这个人的因素来看，经济物理学没有希望达到精确科学的地位，但有趣的是发现可以实现什么，发现潜在的限制并试图进一步推动这些限制。介绍了几种数据分析技术，重点是消除趋势波动分析（$DFA$）和Zipf分析技术（$ZAT$）。有关原始数据的信息是不完整的，但数据主要涉及外汇市场。强调了$DFA$技术的稳健性。为建议进一步的工作提出了补充意见。关于金融价值演变的模型被回顾，同样没有进入详细的工作讨论典型的代理人行为，而是希望有足够的信息，以便在阅读一些关于价格形成的大量文献之前可以记住基本成分。碰撞是壮观的现象保持我们的注意力，并通过数据分析和基本的直观模型。一些统计和微观模型进行了概述。
2006-06-01 physics.data-an physics.soc-ph q-fin.ST
Strategic behaviour and indicative price diffusion in Paris Stock Exchange auctions
我们报告法国股票开盘和收盘拍卖的统计数据，重点是指示性拍卖价格的扩散特性。随着拍卖结束时间的临近，两种机制在起作用：典型的价格变化幅度减小，有利于扩散不足，而这些事件的发生率增加，可能导致过度扩散。第三种机制是由交易者的策略行为引起的，它需要产生近乎扩散的价格：等待提交买入指令，直到卖出指令降低了指示价格，反之亦然。
2018-07-02 q-fin.ST
Collective behavior of stock price movements in an emerging market
为了研究在不同的市场中的相互作用的结构的普遍性，我们分析了交叉相关矩阵C的股票价格波动在印度国家证券交易所（NSE）。我们发现，这个新兴市场表现出很强的相关性，在股票价格的运动相比，发达市场，如纽约证券交易所（NYSE）。这是由于一个共同的市场模式对股票价格的主导影响。相比之下，相关种群之间的相互作用，例如，属于同一行业的企业则要弱得多。新兴市场缺乏独特的行业特征，这一点通过重建相互作用的股票网络得到了明确的体现。NSE的C的谱分析揭示，少数最大特征值偏离随机矩阵理论预测的大部分谱，但它们在数量上远少于，例如，纽约证券交易所我们表明，这是由于行业内股票之间的相互作用相对较弱，相比市场模式，通过建模股票价格动态与两个因子模型。我们的研究结果表明，出现了一个内部结构，包括多组强耦合组件是市场发展的标志。
2007-11-05 cond-mat.other physics.data-an physics.soc-ph
Intraday pattern in bid-ask spreads and its power-law relaxation for Chinese A-share stocks
本文利用沪深两市1364只A股股票的高频数据，研究了买卖价差的日内形态。通过Lomb分析证实了价差时间序列的日周期性，发现日内买卖价差呈现出具有特殊精细结构的$L$型模式。在上午9：30 - 10：30的连续双向拍卖的第一个小时内，个股的日内价差呈幂律放松，上海市场的指数为$β_{\rm{SHSE}}=0.19\pm0.069$，深圳市场的指数为$β_{\rm{SZSE}}=0.18\pm0.067$。个股的幂律松弛指数$β$大致呈正态分布。有证据表明，信息的积累扩大了传播是一个内在的过程。
2007-10-12 physics.soc-ph q-fin.ST
Power Laws and Gaussians for Stock Market Fluctuations
对纽约证券交易所的每日交易量及其每日波动进行了幂律尾部和长期趋势分析。我们还为较长时间间隔（如数月而不是数天）的高斯分布过渡建模。
2006-03-21 physics.soc-ph q-fin.ST
Universality in DAX index returns fluctuations
对于证券交易所收益率，我们计算了德国DAX指数日收益率r（t）的正、负概率分布F{DAX，+}和F{DAX，-}的解析表达式。此外，我们定义了alpha重新缩放的DAX每日指数正收益率r（t）^alpha和负收益率（-r（t））^alpha，在归一化后，我们称之为alpha正波动和alpha负波动。我们使用Kolmogorov-Smirnov统计检验，作为一种方法，找到优化的数据崩溃的直方图与Bramwell-Holdsworth-Pinton（BHP）概率密度函数的α波动的α值。我们发现的最佳参数是alpha+=0.50和alpha-=0.48。由于BHP概率密度函数出现在其他几个不同的现象，我们的结果揭示了在证券交易所市场的普遍性。
2010-04-12 q-fin.ST
Dynamic Structural Impact of the COVID-19 Outbreak on the Stock Market and the Exchange Rate: A Cross-country Analysis Among BRICS Nations
COVID-19已影响全球几乎所有国家的经济。特别令人感兴趣的是发展中国家（如金砖国家）的经济指标对COVID-19冲击的反应。作为我们早期关于印度疫情增长、汇率和股票市场指数之间动态关联的研究的延伸，我们研究了金砖国家的同样问题。我们使用203天（2020年3月12日至9月30日）的数据，使用结构变量自回归（SVAR）来识别COVID-19累积病例、复苏和死亡计数的归一化增长测量值与汇率和股市指数的动态潜在关联。使用脉冲响应分析，COVID-19对汇率增长的冲击持续约10天以上，而对股票交易的冲击持续约15天。这些模型反映了这些冲击的同时性和随后的反应，可能指导国家一级的政策决定。此外，基于因果推断的分析将使我们能够推断出比单纯的关联更强的关系。
2021-02-10 econ.GN q-fin.EC q-fin.ST
Plunges in the Bombay stock exchange: Characteristics and indicators
我们研究了孟买证券交易所（BSE）的各个部门，从2006年1月到2014年3月，为期八年。本文利用BSE Sensex公司8年的日收益率数据，研究了BSE各板块之间的财务交叉相关系数和BSE市盈率。我们表明，这些数量在正常时期和危机期间的行为是非常不同的。我们发现，本益比显示了一个特别独特的趋势，在接近崩溃的金融市场，因此可以作为一个即将发生的灾难的指标。我们提出了一个分析金融市场崩溃的模型，可以使用两个参数：（i）PE比率和（ii）交叉相关矩阵的最大特征值。
2017-07-18 q-fin.ST
The Power (Law) of Indian Markets: Analysing NSE and BSE trading statistics
本文分析了印度金融市场波动的性质。我们已经研究了个股的价格回报率，其中包括印度国家证券交易所（NSE）的逐点数据以及印度最大的两个交易所NSE和孟买证券交易所（BSE）的每日收盘价数据。我们发现，在印度市场的价格回报遵循厚尾累积分布，符合幂律指数$α\sim 3$，类似于发达市场中观察到的。然而，交易量和交易数量的分布与纽约证券交易所（NYSE）的分布有所不同。此外，在印度市场，不同股票的价格走势高度相关。
2006-05-29 cond-mat.other physics.soc-ph q-fin.ST
On the universality of the volatility formation process: when machine learning and rough volatility agree
Ecole Polytechnique（巴黎综合理工学院）；Exoduspoint Capital Management（Exoduspoint资本管理公司）
我们训练了一个基于由数百只流动股票组成的池化数据集的LSTM网络，旨在预测所有股票的下一个每日已实现波动率。显示出这种通用LSTM相对于其他资产特定参数模型的一致表现，我们发现了跨资产的通用波动率形成机制的非参数证据，这些资产将过去的市场实现（包括每日回报和波动率）与当前波动率联系起来。将粗糙分数随机波动率和二次粗糙赫斯顿模型与固定参数相结合的简约参数预测设备，其性能与通用LSTM相同，这从参数角度证实了波动率形成过程的普遍性。
2022-06-28 cs.LG q-fin.CP q-fin.RM
Profitability of simple technical trading rules of Chinese stock exchange indexes
尽管技术性交易规则已被金融市场从业者广泛使用，但其盈利能力仍存在争议。本文使用1992年5月21日至2013年12月31日的上海证券交易所综合指数（SHCI）和1991年4月3日至2013年12月31日的深圳证券交易所综合指数（SZCI），研究了移动平均线（MA）和交易区间突破（TRB）规则的盈利性。采用$t$ -检验来检验在交易信号条件下的平均收益是否与无条件收益显著不同，以及在买入信号条件下的平均收益是否与在卖出信号条件下的平均收益显著不同。我们发现TRB规则优于MA规则，短期可变移动平均（VMA）规则优于长期VMA规则。通过White的现实检验和考虑数据窥探效应，我们发现在不考虑交易成本的情况下，最佳交易规则优于买入并持有策略。一旦将交易成本计算在内，交易利润将被完全消除。我们的分析表明，简单的交易规则，如MA和TRB不能击败中国证券交易所指数的标准买入并持有策略。
2015-04-15 q-fin.ST q-fin.TR
Trend and Fractality Assessment of Mexico's Stock Exchange
据计算，截至2013年11月底，墨西哥证券交易所国内市价总值总额为5 200亿美元。为了管理这个系统并进行最佳的资本投资，需要预测其动态。然而，股票指数的随机性使得预测成为一项困难的任务。为了解决这个问题，在这项工作中，使用GNU-R研究了过去23年开盘价和收盘价指数的趋势和分形。研究方法包括收益率、核密度估计、自相关函数、R/S分析和赫斯特指数。结果发现，核估计密度和自相关函数显示出长程记忆效应的存在。在第一近似中，收盘价的收益似乎表现为马尔可夫随机游走，其步长由α稳定随机过程给出。对于极值，收益按幂律渐近衰减，特征指数约为2.5。
2014-11-12 q-fin.ST
A Regulated Market Under Sanctions: On Tail Dependence Between Oil, Gold, and Tehran Stock Exchange Index
我们证明，尾部依赖性应始终考虑作为一个代理的系统性风险损失的投资。我们提供了明确的统计证据表明，在一个受监管的市场上，投资组合的结构应该根据黄金价格进行调整。我们的研究结果表明，积极的石油商品易货贸易将防止面临国际制裁的国家市场崩溃。
2019-11-02 econ.GN q-fin.EC q-fin.ST
Testing the Capital Asset Pricing Model (CAPM) on the Uganda Stock Exchange
本文采用乌干达证券交易所上市的11家公司中的10家公司的月度股票收益率，从2007年3月1日到2009年11月10日，检验了资本资产定价模型（CAPM）在乌干达股票市场上的有效性。由于没有现成的乌干达证券交易所（USE）数据，而且在USE网站http://www.use.or.ug上只以pdf格式提供每日价格表，本文还讨论了为挖掘所需数据而采取的程序。证券都放在一个投资组合中，以分散公司特定的回报部分，从而提高贝塔估计的精度。乌干达和非乌干达投资者和市场研究人员都应该对这份文件感兴趣。虽然许多发展中国家对外国参与资本和货币市场有法律限制，但乌干达并非如此，该国政府政策的一部分是鼓励外国资本流入，以刺激小型和欠发达市场的发展。本文考察了Black，Jensen，and Scholes（1972）的CAPM版本。这个版本预测了一个非零贝塔利率，以及高回报与高风险的关系。估计得到的零贝塔率在统计上与零没有差异，估计的投资组合贝塔系数在统计上是显著的，这证明了传统形式的资本资产定价模型对USE的适用性，尽管贝塔系数不善于解释风险与收益之间的关系。
2010-12-31 q-fin.ST
Cluster analysis of stocks using price movements of high frequency data from National Stock Exchange
本文旨在开发新的技术来描述股票的联合行为，超越回归和相关性。例如，我们想确定一起移动的种群的集群。我们的工作是基于应用核主成分分析（KPCA）和功能主成分分析（FPCA）的高频数据NSE。由于我们处理的是最小价格变动单位为30秒的高频数据，因此FPCA似乎是一个理想的选择。FPCA是PCA的一个函数变体，其中每个样本点被认为是希尔伯特空间L^2中的一个函数。另一方面，KPCA是使用核方法的PCA的扩展。从FPCA和高斯核PCA得到的结果似乎是协同作用，但有滞后。在我们的分析中出现了两个突出的集群，一个对应于银行业，另一个对应于IT业。其他较小的集群来自汽车工业和能源部门。IT部门与这些小型集群相互作用。从这些互动中获得的学习是实质性的，因为人们可以使用它来为日内交易者制定交易策略。
2018-03-26 q-fin.ST stat.CO
Tehran Stock Exchange Prediction Using Sentiment Analysis of Online Textual Opinions
Shahid Beheshti University（沙希德·贝赫什提大学）
在本文中，我们首次研究了社交媒体数据在预测德黑兰证券交易所（TSE）变量方面的影响。我们考虑了三种不同股票的收盘价和日收益率。我们从Sahamyab.com/stocktwits收集了大约三个月的社交媒体数据。为了从在线评论中提取信息，我们提出了一种混合的情感分析方法，结合了基于词典和基于学习的方法。由于波斯语的词汇是不实用的情绪分析在股票市场域，我们建立了一个特定的情绪词汇，这个域。在使用评论的情绪设计和计算每日情绪指数后，我们研究了它们对仅使用历史市场数据的基线模型的影响，并使用多元回归分析提出了新的预测模型。除了情感，我们还考察了评论量和用户的可靠性。我们的结论是，在东京证交所的各种股票的可预测性是不同的，这取决于他们的属性。此外，我们指出，对于预测收盘价只有评论量和预测每日回报的数量和情绪的评论可能是有用的。我们证明了用户的信任系数对三种股票有不同的行为。
2019-09-27 cs.CL cs.LG q-fin.ST
Multifractal Features in the Foreign Exchange and Stock Markets
研究了韩国金融市场价格波动数据的多重分形行为。使用重新标度的范围分析（R/S分析），我们显示了韩元对美元汇率和KOSPI收益率的多重分形性质。我们还估计了Hurst指数和广义$q$的阶Hurst指数在uniform的多重分形框架。特别是我国金融市场是一个具有长期记忆效应的持续过程，Hurst指数的统计值在特征时间尺度上发生交叉。研究发现，收益率的概率分布与洛仑兹分布很好地一致，与厚尾性质显著不同。
2003-05-13 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Statistical analysis of the price index of Tehran Stock Exchange
本文对1992 - 2004年德黑兰物价指数进行了统计分析。结果表明，收益率分布具有非对称性，且倾向于均值的右侧。收益率分布也可以用稳定的Levy分布来拟合，尾部比高斯分布要厚得多。我们用两种不同的方法估计了TePIx收益率的尾部指数，结果与以往的研究结果一致。在TePIx时间序列中检测到强烈的自相关性，代表了几个交易日的长期记忆。我们还对TePIx数据进行了Zipf分析，显示TePIx每日波动之间存在很强的相关性。我们希望本文能够对伊朗股票市场财务数据的统计行为做出简要的描述。
2004-10-12 cond-mat.other q-fin.ST
Herd Behaviors in the Stock and Foreign Exchange Markets
本文分析了韩国金融市场中韩元-美元汇率和KOSPI收益率的羊群行为。结果表明，价格收益率$R$的概率分布$P(R)$的三个值的羊群效应参数趋于幂律行为$P(R) \simeq R^{-β}$与指数$ β=2.2$（韩元兑美元汇率）和2.4（KOSPI）。金融崩溃发生在$h >2.33$时，观察到的概率分布的极高的价格回报率的相对增加。特别地，归一化收益率的分布显示出对于时间步长$Δt=252$的高斯分布的交叉。我们的结果也将与其他知名的分析进行比较。
2003-04-21 cond-mat.stat-mech q-fin.ST
Market-wide price co-movement around crashes in the Tokyo Stock Exchange
本文以东京证券交易所上市的日经225指数成分股为研究对象，分析了2007- 2009年三年的高频股票收益率数据，研究了股市崩盘前后的价格联动性。对白天连续拍卖中每隔1 min采集的时间序列进行逐日主成分分析，结果显示相关矩阵的最大特征值具有长达数月的显著自相关性，反映了整个市场股价联动的强度。它还与日经225指数的开盘至收盘日内收益率和日收益率密切相关。在多重分形随机游走模型的框架下，研究了最大特征值对应的第一主成分市场模式。在滑动时间窗中估计的模型参数描述了随机波动率的对数的协方差，在几乎所有小于-5%的盘中价格大幅下跌之前增长。这一现象表明，在崩盘之前，整个市场的集体行为正在上升，这可能反映了市场参与者的羊群效应。
2013-06-10 q-fin.ST
A study of co-movements between oil price, stock index and exchange rate under a cross-bicorrelation perspective: the case of Mexico
在本章中，我们研究了1994年至今的样本期内墨西哥原油价格、墨西哥股票市场指数和美元/墨西哥比索汇率之间的非线性联动。我们使用了一组非线性测试，参见。（Patterson & Ashley，2000）和一个多变量检验，以确定从石油价格到股票和汇率市场的动态联动。使用Brooks & Hinich（1999）交叉双相关统计检验来暴露这种共同运动和时间窗。已经从不同角度研究了石油泄漏对其他市场的影响以及对若干金融资产的影响。在这项研究中，我们把注意力集中在检测，不仅是市场之间的相关性，但在这种非线性依赖可能发生的时代。为了更好地理解推动经济的市场如何相互作用，这一点很重要。我们希望通过这些发现为文献做出贡献，填补新兴市场背景下的空白，特别是墨西哥的案例。
2016-02-10 q-fin.ST
Collective behavior of stock prices as a precursor to market crash
2008年10月，雷曼兄弟公司破产3周后，全球各主要证券交易所发生了全球性的股市崩盘。9月15日。本文以伦敦证券交易所上市的富时100指数成分股为研究对象，考察了股票收益率的集体行为，并分析了整个市场的集体模式。在市场崩溃之前，观察到集体行为的急剧上升。它被证明与包括“金融危机”在内的新闻有关。“它们并没有单独严重影响股价，但它们加剧了股票市场参与者普遍存在的悲观情绪。在雷曼兄弟（Lehman）冲击之后，市场崩盘之前，此类消息有所增加。方差随着新闻量的增加而增加，并遵循幂律。
2011-11-20 q-fin.ST
Forecasting the Volatilities of Philippine Stock Exchange Composite Index Using the Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity Modeling
本研究旨在利用广义自回归条件异方差模型（GARCH）寻找一个合适的统计模型来预测PSEi的波动率。使用R软件，使用各种ARIMA模型对PSEi的对数收益进行建模，并且在异方差存在的情况下，使用GARCH对对数收益进行建模。基于分析，GARCH模型是最适合用于PSEi的日志返回。在所选的GARCH模型中，Gestro（1，2）具有最低的AIC值，也具有最高的LL值，这意味着Gestro（1，2）是PSEi的对数收益的最佳模型。
2019-02-21 q-fin.ST stat.CO
The Relationship Between Stock Market Parameters and Interbank Lending Market: an Empirical Evidence
本文提出的计算证明了早期推导出的银行间信贷市场利率、投资量和证券交易所可交易证券量之间的理论关系的实际重要性。
2013-09-23 q-fin.ST
