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arXiv physics/05052102005-05-31physics.soc-phq-fin.TR

高频金融数据中的异常等待时间

Anomalous waiting times in high-frequency financial data

Enrico Scalas, Rudolf Gorenflo, Hugh Luckock, Francesco Mainardi, Maurizio Mantelli, Marco Raberto

备注：: 2 figures; preprint of a paper published on Quantitative Finance; substantially new version of an old submission (cond-mat/0310305)
发表信息：: E. Scalas et al., Quantitative Finance, vol. 4, 695-702, 2004

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摘要：

在高频金融数据中，不仅回报率，而且连续交易之间的等待时间都是随机变量。因此，可以应用连续时间随机游走（CTRW）作为高频价格动态的唯象模型。对30只道琼斯工业平均指数股票的实证分析表明，高频数据的等待时间生存概率是非指数的。这一事实对基于代理的金融市场模型施加了限制。

英文摘要：

In high-frequency financial data not only returns, but also waiting times between consecutive trades are random variables. Therefore, it is possible to apply continuous-time random walks (CTRWs) as phenomenological models of the high-frequency price dynamics. An empirical analysis performed on the 30 DJIA stocks shows that the waiting-time survival probability for high-frequency data is non-exponential. This fact imposes constraints on agent-based models of financial markets.

机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。

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