Asymmetric Conditional Volatility in International Stock Markets
最近的研究表明，股票价格的负面冲击将比类似幅度的正面冲击产生更大的波动。本文的目的是对股票收益率的条件均值和条件方差是过去信息的非对称函数的假设进行评价。我们比较了葡萄牙股票市场指数PSI 20与其他六个股票市场指数的结果，即标准普尔500指数，富时100指数，DAX 30指数，CAC 40指数，ASE 20指数和IBEX 35指数。为了评估非对称波动性，我们使用自回归条件异方差规格称为Tcb和EGb。在VAR框架内，我们还使用TAR和M-TAR规范控制了宏观经济因素对股票市场收益率的影响后，检验了非对称性。我们的研究结果表明，条件方差是一个不对称的功能，过去的创新提高比例更多的市场下跌，一种现象称为杠杆效应。然而，当我们控制了宏观经济变量的变化的影响，我们没有发现显着的证据，股票市场收益的非对称行为。有迹象表明，葡萄牙股市的市场效率往往低于其他市场，因为冲击的影响似乎需要更长的时间才能消散。
2006-12-04 physics.soc-ph q-fin.ST
Market Mill Dependence Pattern in the Stock Market: Multiscale Conditional Dynamics
市场磨坊是一个复杂的依赖模式，导致非线性相关性和可预测性的股票价格在日内动态。本文结合前人的工作，建立了一个反映市场磨坊不对称性的动态模型。我们表明，在一个单一的时间尺度，如一个特征形状的不对称生成组件的条件概率分布的条件动力学的某些属性的结果在“小学”市场轧机模式。该非对称性生成分量与从市场数据获得的经验分布相匹配。我们讨论这些属性作为市场代理商使用的趋势保持和反向策略的混合物。三种基本类型的不对称模式的特点个股概述。多个时间尺度的考虑，使所产生的“复合”轧机类似的经验市场轧机模式。多尺度模型也反映了市场的多主体性质。
2008-11-03 physics.soc-ph q-fin.ST
Grouping in the stock markets of Japan and Korea
通过由上市股票组成的最小生成树，我们研究了日本和韩国股票市场的时间演化网络结构。我们检验了传统的按产业类别分组的有效性，发现日本和韩国的共同趋势是减少。这一现象说明，由于两国的全球化，对市场的外部影响越来越大。最后，韩国市场与摩根士丹利资本国际韩国指数，一个很好的参考外国人的交易，在21世纪初\cite{Jung2006}。在日本市场上，这种趋势随着20世纪90年代泡沫的破灭而越来越加强。
2005-11-27 physics.soc-ph q-fin.ST
Efficient construction of threshold networks of stock markets
虽然阈值网络是表征股票市场底层结构的最常用的工具之一，但确定最佳阈值以构建可靠的股票网络仍然具有挑战性。本文提出了门限网络与股票市场动态一致性的概念。通过最大化一致性函数来估计最优阈值。将该程序应用于2006年1月至2011年12月属于标准普尔500指数的股票，得出的阈值为0.28。在分析生成网络的拓扑特征时，从演化的角度可以很好地区分三次全球性的金融危机。
2018-08-24 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
Persistent collective trend in stock markets
实证结果表明，在股票指数上升期和下跌期，股价的集体走势存在显著差异。研究了1991年至2008年期间道琼斯工业平均指数及其股票成分的数据。皮尔逊型相关性计算股票之间的平均股票对和时间。结果表明一个总的趋势：每当股票指数下跌时，股票价格的变化比股票指数上涨时更相关。对数据进行全面的统计分析表明，观察到的差异是显著的，这表明股东中存在持续的恐惧因素。
2010-05-03 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
Systematic analysis of group identification in stock markets
我们提出了改进的方法来识别股票群体的股票价格变化的相关矩阵。通过滤除市场效应和随机噪声，构造出股票之间具有非平凡的高相关性的股票组相关矩阵，利用过滤后的相关矩阵，通过对矩阵表示的优化和基于相关性的股票网络的逾渗方法，成功地识别出多个股票组，而不需要任何额外的股票知识.这些方法大大减少了模糊性，同时使用相关矩阵的特征向量找到股票组。
2005-10-26 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-fin.ST
Transfer Entropy Analysis of the Stock Market
从传递熵的角度，我们研究了美国股票市场信息传递的强度和方向。通过信息传递的方向性，可以在相关公司中找到影响力更大的公司，并选择市场领先的公司。我们的熵分析表明，石油、天然气和电力等能源行业的公司影响着整个市场。
2005-09-29 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-fin.ST
Herding boosts too-connected-to-fail risk in stock market of China
大众恐慌及其蔓延在股市崩盘时发挥了不可忽视的作用，特别是对于缺乏经验的投资者主导市场的中国来说。然而，现有的模型很少考虑网络股票的投资者，因此错过了恐慌传染如何导致突然崩溃的确切知识。本文通过对共享基金股票的网络化，提出了一种研究市场崩溃的新方法。令人惊讶的是，羊群效应，起源于模仿寻求高度多样性的投资策略，以降低个人风险，将产生过于连接到失败的股票，并不情愿地提高整个市场的系统性风险。尽管关联度太高的股票在危机期间可能相对稳定，但它们的影响力如此之大，以至于一个小的向下波动会引发后续股票的大幅下跌，这意味着它们的下跌可能会因集体恐慌而意外放大，导致市场崩盘。我们的研究结果表明，投资组合策略的全貌必须仔细监督，以重塑股票网络。
2018-04-25 physics.soc-ph q-fin.GN q-fin.ST
Influence network in Chinese stock market
在股票市场中，价格波动是相互影响的，即一家上市公司可以影响其他上市公司。本文以中国股票市场为例，通过构建一个有向网络，研究上市公司之间的影响关系。这种影响力网络具有明显的拓扑性质，特别是一些能够引导股市走势的大公司被识别出来。此外，通过对分布在不同经济部门的上市公司子网络的分析，发现不同经济部门之间的影响关系是完全不同的，其中存在三种连通性和枢纽型上市公司。此外，将影响力网络中心性指标所得到的上市公司排名结果与资产中心性指标所得到的上市公司排名结果进行了比较，为揭示和理解上市公司在股票市场中的重要性提供了启示。这些实证结果对于揭示中国股票市场和经济板块的拓扑特征以及上市公司之间的相互影响关系具有重要意义。
2015-03-03 physics.data-an physics.soc-ph q-fin.ST
Cross-correlations in Warsaw Stock Exchange
我们研究了在华沙证券交易所上市的最大公司的股票间的相关性，并包括在WIG20指数。我们的结果从相关矩阵分析表明，波兰股票市场可以很好地描述了一个因子模型。我们还表明，股票与股票的相关性往往会增加的时间尺度的回报，他们接近饱和水平的时间尺度至少为200分钟，即一个数量级长于在一些发达市场的情况下。我们还表明，股票之间的相关性的强度关键取决于它们的资本。这些结果与我们先前的研究结果相结合，共同表明，现在波兰股票市场定位本身介于新兴市场阶段和成熟市场阶段。
2008-03-01 physics.data-an physics.soc-ph q-fin.ST
Financial Networks in the Korean Stock Exchange Market
我们调查的金融网络在韩国证券交易所（KSE）市场，使用数值模拟和缩放参数。我们估计在韩国证券交易所市场上上市的所有公司的股票价格交易所的互相关，所有公司通过加权链接完全连接，通过引入一个加权随机图。从市场图的角度对度分布和边密度进行了数值分析，特别是对顶点度分布的统计分析发现其近似遵循幂律。
2005-03-01 physics.soc-ph
A quantum model for the stock market
从量子力学的几个基本假设出发，给出了经济物理学中的一个新的量子模型。在这个模型中，我们定义了股票市场的波函数和算子，建立了股票价格的薛定谔方程。基于这个理论框架，我们考虑了一个受驱动的无限深量子阱的例子，在这个例子中，我们使用余弦分布来模拟股票价格处于均衡状态。在哈密顿量中加入外场后，解析计算波函数，给出了收益率的分布和平均值。
2010-10-17 physics.soc-ph q-fin.ST quant-ph
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
A q-spin Potts model of markets: Gain-loss asymmetry in stock indices as an emergent phenomenon
市场的自旋模型受到磁的物理模型的启发，如伊辛模型，允许研究市场中相互作用的主体的集体动力学。可能的状态的数量大多被限制在两个（买或卖）或三个选项。然而，在最简单的模型中，竞争股票的羊群效应和整个市场的集体动态可能超出我们的范围。在这里，我研究了一个简单的伊辛市场模型的q-spinPotts模型版本，以表示自旋模型中股票市场指数的动态。其结果是，自组织盈亏不对称的时间序列的指数变量组成的股票在这个市场上观察。
2021-12-12 cond-mat.dis-nn econ.TH physics.soc-ph
Stochastic Cellular Automata Model for Stock Market Dynamics
在目前的工作中，我们引入了一个随机元胞自动机模型，以模拟股票市场的动态。一个直接渗透方法是用来创建一个层次的集群的活跃交易者在一个二维网格。活跃交易者的特征是在某个离散的时间步长决定买入（+1）或卖出（-1）股票。其余单元格处于非活动状态（0）。然后，交易动态由属于同一集群的交易者之间的随机相互作用确定。金融市场时间序列的大多数程式化的方面是由模型再现。
2005-11-24 cond-mat.dis-nn cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Stock network inference: A framework for market analysis from topology perspective
本文提出基于自编码机制并融合GCN与LSTM的SNIF框架，以无阈值、无需额外金融指标的方式自动推断股票网络，支持市场结构、走势预测、投资组合和社区演化分析。
2023-09-27 physics.soc-ph
Quantum spatial-periodic harmonic model for daily price-limited stock markets
利用量子空间周期调和模型研究了每日限价股票市场中股票的行为。假设股票价格在量子空间周期谐振子势阱中振荡和阻尼。通过考虑模型的能带结构，得到了波动率与交易量之间复杂的非线性关系，包括带内正相关和带间负相关。在此基础上，我们利用量子模型对限价股票市场（上海证券交易所）的异常现象进行了研究。
2014-05-18 physics.soc-ph q-fin.GN
Predictable markets? A news-driven model of the stock market
本文试图从市场价格、投资者意见和信息流三个变量之间的相互作用来解释股票市场的动态性。我们提出了一个框架，这种相互作用，并应用它来建立一个模型的股票市场的动态，我们研究的经验和理论。我们证明，这个模型复制观察到的市场行为的所有相关的时间尺度（从天到年）相当不错。使用该模型，我们获得并讨论了许多对当前市场理论具有影响并提供潜在实际应用的结果。
2014-09-22 physics.soc-ph q-fin.GN
Quantum Brownian motion model for the stock market
今天大多数人认为，有效市场假说是不完善的，因为市场的非理性。利用量子力学的物理概念和数学结构，构建了股票市场的经济物理学框架，在此基础上，我们将大量的个股映射到一个由多个量子谐振子组成的水库中，将其股票指数映射到一个典型的量子开放系统--量子布朗粒子中.特别地，股票交易的非理性被定量地认为是量子力学海森堡测不准关系中的普朗克常数。利用量子布朗运动模型，分析了中国上海证券交易所的股票数据，研究了股票指数的厚尾现象和非马尔可夫行为，从量子开放系统动力学的新视角解释和研究了经典布朗运动模型对有效市场假说的局限性。
2015-11-18 physics.soc-ph q-fin.GN
Transfer Entropy Analysis of the Korean Stock Market
这篇论文由于计算中的一个关键错误而被作者撤回。
2005-06-02 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph
Adelic theory of stock market
提出了股票市场的p-adic理论。它表明，价格动态是非常自然的描述的adelic函数。从广义超相干态的微观模型出发，导出了阿德尔型泛函积分公式的推导过程。
2011-02-12 cond-mat.str-el physics.soc-ph q-fin.GN
An Econophysics Model for the Stock-Markets' Analysis and Diagnosis
本文提出了一个描述资本市场股票交易的经济物理模型。为了介绍这个模型的基本原理，我们使用了电荷系统产生的电场与来自股票市场的股票交易的总体经济和金融信息之间的类比。提出并研究了金融市场中股票价格波动的能量分析方法。
2011-01-24 physics.soc-ph q-fin.GN
The illiquidity network of stocks in China's market crash
中国股票市场在2015年经历了一场突然的崩盘，市值蒸发了三分之一以上。考虑到它与恐惧的联系以及对频率的精细解析，股票的非流动性可能为理解甚至发出市场崩溃的信号提供了一个有希望的视角。在本研究中，借由连结股票与非流动性同步变动，建立一个非流动性网络来模拟市场。与非崩盘日相比，在崩盘日，市场的联系更加紧密，因为更重但更同质的非流动性依赖性促进了突然的崩溃。非流动性网络中的关键股票，特别是金融部门的股票，是检查的目标，因为它们在积累和转移非流动性损失方面发挥着关键作用。在市场崩溃中，股票的连锁失败被描述为从小程度到高程度的传播，通常位于非流动性网络的核心，然后回到外围。通过统计前五天内随机故障的天数，实现了早期信号，成功预测了一半以上的崩溃天数，特别是早期阶段的连续天数。来自格兰杰因果网络和随机网络的额外证据进一步证明了信号的鲁棒性。我们的研究结果可以帮助监管机构等市场从业人员提前发现和预防崩盘风险。
2021-11-12 physics.soc-ph q-fin.CP
Wisdom of Crowds Algorithm for Stock Market Predictions
在本文中，我们提出了一个数学模型，协同过滤实施股票市场预测。在流行的文献中，协同过滤，也被称为群体智慧，假设群体拥有比个体更多的知识，而每个个体可以通过其特定的信息输入来提高群体的性能。有商业上可用的工具，用于协作股票市场预测和专利保护的基于网络的软件解决方案。这些算法背后的数学没有在文献中公开，因此所提出的模型和算法实现是这项工作的主要贡献。
2013-06-21 cs.SI physics.soc-ph
