An econophysics approach to analyse uncertainty in financial markets: an application to the Portuguese stock market
近年来，几个科学领域之间的相互关系越来越密切，试图对自然和社会现象做出更现实、更丰富的解释。其中，应该强调的是物理学和金融理论之间日益增长的相互关系。在这一领域，对金融分析中至关重要的不确定性的分析可以使用物理统计学和信息论的测量方法，即香农熵。这种方法的一个优点是熵是比方差更一般的度量，因为它考虑了概率分布函数的高阶矩。使用从葡萄牙股票市场收集的数据进行了实证应用。
2005-09-30 physics.soc-ph q-fin.ST
Geography and distance effect on financial dynamics in the Chinese stock market
基于中国股票市场的个股日数据，研究了包括沪深两市在内的中国股票市场的地理效应。上海市和广东省可以确定在股票的地理部门。通过对一个地理参数的地理相关性的考察，发现股票的地理位置对金融动态有影响，但深圳市场在金融危机时期除外。进一步研究了股票距离效应，观察到股票距离分布的交叉行为。短距离的概率远大于长距离的概率。研究发现，上海股市的平均股票相关性随股票距离的变化而微弱衰减，而深圳股市的平均股票相关性随股票距离的变化而基本稳定。
2016-03-28 physics.soc-ph q-fin.ST
The continuous time random walk formalism in financial markets
我们适应连续时间随机游走（CTRW）形式主义来描述资产价格的演变，并讨论了一些问题，可以使用这种方法来处理。我们主要关注两个方面：（i）从高频数据中推导出价格分布，以及（ii）逆问题，获得仅知道每日波动率的高频数据所反映的市场微观结构信息。我们应用形式主义的金融数据表明，CTRW提供了替代工具来处理金融市场的几个复杂的问题。
2006-11-14 physics.soc-ph q-fin.ST
Theory of earthquakes interevent times applied to financial markets
我们分析的概率密度函数（PDF）的等待时间之间的金融损失的发生。经验概率密度函数用具有长幂律记忆核的自激Hawkes条件泊松过程拟合。霍克斯过程是泊松过程的最简单的扩展，它考虑了过去事件如何影响未来事件的发生。通过分析15种不同金融资产的经验数据，我们表明，用于地震的Hawkes过程的形式主义可以成功地模拟连续市场损失之间的间隔时间的PDF。
2016-10-28 physics.soc-ph q-fin.ST
Large-volatility dynamics in financial markets
本文基于中国指数和德国DAX指数的分时和日数据，研究了金融市场的大波动动态。大波动前后的动力学弛豫均服从幂律，其指数$p_\pm$通常随大波动的强度而变化。大波动率动态在分钟时间尺度上是时间反转对称的，而在日时间尺度上是非对称的。分析表明，时间反演的不对称性主要是由外生事件引起的。也正是这些外生事件使得金融动态系统处于非平稳状态。揭示了中德两国股票市场的不同特征。
2011-03-25 physics.soc-ph q-fin.ST
The consentaneous model of the financial markets exhibiting spurious nature of long-range memory
人们普遍认为，金融时间序列的波动具有很强的持续性。观察到的持久性或长距离记忆的起源仍然是一个悬而未决的问题，因为观察到的现象可能是一个虚假的影响。在前面的研究中，我们提出了基于非线性随机微分方程的金融市场一致模型。一致性模型成功地再现了波动率的经验概率和功率谱密度。这种方法与使用分数布朗运动建立的模型有质的不同。在这篇文章中，我们研究了突发和突发间的持续时间统计波动的金融市场采用consentaneous模型。我们的分析提供了一个证据，实证统计特性的突发和突发之间的持续时间可以解释的非线性随机微分方程驱动的波动在金融市场。这是一个强有力的论据，证明金融中的长期记忆可能具有虚假的性质。
2018-02-23 physics.soc-ph q-fin.ST
Aging in Financial Market
我们分析了意大利和美国股票市场期货的数据，并通过更新老化实验来检验连续时间随机游走假设对收益率时间序列生存概率的有效性。我们还研究了返回符号的生存概率，并应用粗粒化过程来揭示其动态过程的更新方面。
2006-06-06 physics.soc-ph q-fin.ST
Predicting Financial Markets: Comparing Survey, News, Twitter and Search Engine Data
基于在线情绪跟踪的金融市场预测最近引起了很多关注。然而，这个新兴领域的大多数结果都依赖于数据集和情感跟踪工具的独特组合。这使得很难将测量和工具效应与实际参与在线情绪和市场价值之间明显关系的因素区分开来。在本文中，我们调查了一系列在线数据集，（Twitter提要、新闻标题和Google搜索查询量）和情绪跟踪方法（Twitter投资者情绪、负面新闻情绪和Twitter &谷歌搜索量的金融术语），并比较它们对市场指数（如道琼斯工业平均指数、交易量和市场波动率（VIX））的财务预测价值，以及黄金价格。我们还比较了传统投资者情绪调查数据（即投资者情报和每日情绪指数）与上述在线情绪指标的预测能力。我们的研究结果表明，传统的投资者情报调查是金融市场的滞后指标。然而，每周的Google Insight搜索量对金融搜索查询确实具有预测价值。Twitter投资者情绪的指标和前1-2天在Twitter上出现金融术语的频率也被发现是每日市场日志回报的统计显著预测因素。然而，一旦我们控制了所有其他情绪指标以及波动率指数，我们发现调查情绪指标并不是金融市场价值的统计学显著预测因素。
2011-12-05 cs.CE physics.soc-ph q-fin.ST
Modeling systemic risks in financial markets
我们调查的系统性风险金融市场，并提出了一个高层次的描述的算法，措施系统性风险的耦合网络。
2013-11-15 cs.SI physics.soc-ph q-fin.RM
Diffusion entropy analysis on the scaling behavior of financial markets
本文应用扩散熵技术研究了金融市场的标度行为。道琼斯工业平均指数、标准普尔500指数、恒生指数和上证综合指数这四个具有代表性的股票市场的标度行为基本相同，标度不变性指数都在区间$[0.92, 0.95]$内。这些结果为金融时间序列的长程相关性提供了有力的证据，从而限制了基于方差的方法对金融市场标度不变性的检测。此外，本文还提出了一个股票市场的简约渗流模型，该模型的标度行为与现实市场的标度行为吻合较好。
2005-08-17 physics.soc-ph
Pyramid scheme in stock market: a kind of financial market simulation
基于Agent的人工股市仿真是研究金融市场的重要手段。在假设投资者由一个主力资金、小趋势和反向投资者组成的四个参数特征的基础上，模拟研究了一种具有传销特征的金融现象。通过仿真和理论分析，揭示了主力资金收益率与趋势投资者占中小投资者的比例、中小投资者的止盈和止损参数、主力资金的订单规模以及主力资金采取的策略。我们的工作有助于解释金融市场中具有传销特征的金融现象，为监管机构设计交易规则，为投资者制定交易策略。
2021-02-16 physics.soc-ph q-fin.TR
Order Book, Financial Markets and Self-Organized Criticality
我们提出了一个简单的订单簿机制，调节人工金融市场与自组织临界动态和厚尾的回报分布。该模型显示了个体模仿在决定交易决策中所起的作用，同时有效地复制了典型的总体市场行为作为“自我实现的预言”。我们还讨论了随机交易者作为抑制市场波动的一种可能的分散解决方案的作用。
2016-02-26 physics.soc-ph q-fin.TR
A multilayer approach for price dynamics in financial markets
我们引入了一个新的自组织临界性（SOC）模型来模拟人工金融市场中的价格演化，基于多层交易者网络。该模型还实现了，在一个相当现实的方式与以前的研究，订单簿动态，通过考虑两个资产的可变基本价格。在归一化收益率的概率分布的厚尾观察，以及其他功能的真实金融市场。
2016-06-29 physics.soc-ph q-fin.TR
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
The average behaviour of financial market by 2 scale homogenisation
金融市场是不可预测的，正如巴舍利耶所说，投机者的数学期望为零。然而，我们在价格波动中观察到两种不同的尺度，短期和长期。市场的长期行为，如一年的时间间隔，与短期行为是不同的。一个扩散方程与时间相关的扩散系数，描述了金融市场的波动，受到两个尺度的同质化，和长期的市场特征，如平均价格和方差的行为，得到。我们还指出，卷积的扩散方程的引入允许获得L-稳定的金融行为。
2006-08-18 physics.soc-ph q-fin.TR
Solvable Stochastic Dealer Models for Financial Markets
我们引入可解的随机交易商模型，它可以重现金融市场的基本经验法则，如价格变化的幂律。从最简单的模型，几乎相当于一个泊松随机噪声发生器，该模型变得相当现实，只增加了两个效果，交易间隔的自我调节和预测趋势，它使用最新的市场价格变化的移动平均。基于现有的市场微观模型，我们发现了一个定量的关系与市场的潜在力量，这是最近发现的研究基于随机游走的市场价格建模。
2008-09-20 physics.soc-ph q-fin.TR
Individual impact of agent actions in financial markets
我们提出了一个分析的价格影响与不同的金融公司进行的交易。从西班牙股票市场的数据，我们发现在不同的市场成员之间的高度异质性，无论是在瞬时的影响函数和时间依赖的市场反应的交易由个别成员。这种异质性在统计学上与市场普遍影响动态的存在不相容，这种普遍影响动态统一适用于所有交易，并表明市场动态来自市场参与者不同行为的复杂相互作用。几个可能的原因进行了讨论，随着潜在的扩展，人们可以考虑增加现有的市场冲击模型的适用范围。
2011-09-01 physics.soc-ph q-fin.TR
Three-state herding model of the financial markets
我们提出了一个具有三态羊群作用的马尔可夫跳跃过程。我们将我们的方法视为金融市场的基于代理的模型。在某些假设下，这种基于代理的模型可以与随机描述呈现复杂的统计特征。随着绝对收益率的幂律概率密度函数，我们能够重现断裂的功率谱密度，这是观察到的高频金融市场数据。给出的一致性基于主体的随机建模的例子将为复杂社会系统的研究的进一步发展提供背景。
2013-01-25 physics.soc-ph q-fin.TR
Power Laws and Symmetries in a Minimal Model of Financial Market Economy
金融市场是封闭经济中参与者之间复杂互动的结果。基于实体经济的对称性约束和最小性要求，提出了金融市场经济的最小微观模型。我们在平均场机制下解析地求解了这个模型，这表明金融市场中的各种普适幂律行为可能像物理学中的临界指数一样相互依赖。然后，我们讨论了所提出的模型中的参数，我们表明，我们的模型中的每个参数可以在现实市场中的可测量的数量，这使我们能够讨论的原因，几种社会和经济现象。
2022-06-13 cond-mat.stat-mech physics.soc-ph q-fin.TR
Anti-correlation and subsector structure in financial systems
运用随机矩阵理论，研究了中国股票市场、美国股票市场和全球市场指数的空间结构。在考虑交叉相关矩阵特征向量中各分量的符号后，我们检测出金融系统的子行业结构。正和负子扇区在对应的本征模中彼此反相关。中国股票市场的分行业结构较强，而美国股票市场和全球市场指数的分行业结构较弱。揭示了不同市场分行业结构的特点。
2012-01-31 physics.soc-ph q-fin.GN
Detecting anchoring in financial markets
锚定是心理学中的一个术语，用来描述人类在做决定时过于依赖（锚定）一条信息的共同倾向。一种受生物马达启发的交易算法，由L。Gil \cite{Gil}被建议作为金融市场锚定的试验场。算法的精确解是任意价格分布。此外，该算法扩展到市场中性的投资组合的情况下，揭示了锚定参与市场参与者的决策的额外证据。锚定所产生的套利可能性的暴露，又一次说明了仅考虑过去价格时间序列的低阶相关性来证明市场有效性的困难
2007-05-23 physics.soc-ph q-fin.TR
Models of Financial Markets with Extensive Participation Incentives
我们考虑金融市场的模型，在这个模型中，所有参与者都有参与的动机。战略直接由他们的虚拟财富来评估。通过调整价格敏感性和市场冲击，一个具有几个吸引子行为的相图出现类似于真实市场的吸引子行为，反映了仲裁者和趋势设定者所扮演的角色，并包括一个具有不规则价格趋势和正和的阶段。参与者财富的正和性为他们提供了参与激励。进化和买卖价差为参与者和做市商的财富增加提供了机制。如果进化速度足够慢，新的参与者就能在市场上生存下来。我们测试了模型的适用性真实恒生指数数据超过20年。与其他模型的比较表明，我们的模型有一个优越的平均性能时，应用到实际的金融数据。
2007-11-21 physics.soc-ph q-fin.TR
Agent-based Models of Financial Markets
本文综述了近十年来经济学家和物理学家研究的几个金融市场微观模型：Kim-Markowitz、Levy-Levy-Solomon、Cont-Bouchaud、Solomon-Weisbuch、Lux-Marchesi、Donangelo-Sneppen和Solomon-Levy-Huang。本文首先对金融经济学中的模拟方法进行了概述，然后对Donangelo-Sneppen货币交换模型进行了总结，并将其与经济学文献中的相关模型进行了比较。我们的选择性审查，然后概述了一些有影响力的早期模型的主要成分的多主体动态在金融市场（金-马科维茨，利维-利维-所罗门）。我们将看到，这些贡献的灵感来自于现实市场中投资者互动的复杂表象。它们的主要目的是再现（从而提供可能的解释）某些历史事件中出现的壮观泡沫和崩溃，但它们缺乏（像1998年前后的几乎所有工作一样）从金融时间序列的普遍统计特征角度来看问题。
2007-01-11 physics.soc-ph q-fin.TR
Extreme times in financial markets
我们应用连续时间随机游动理论来研究金融时间序列极值问题的某些方面。我们将注意力集中在极端时间上，特别是平均退出时间和平均首次通过时间。我们为这些极端情况设置通用方程，并评估实际数据的平均退出时间。
2004-06-23 cond-mat.other physics.soc-ph q-fin.TR
Measuring switching processes in financial markets with the Mean-Variance spin glass approach
在本文中，我们使用均值-方差模型来衡量当前的市场状态。在我们的研究中，我们采取的方法来检测自旋图片中的投资组合的整体对齐。对基态的投影使我们能够使用物理观测值来描述所探索市场的当前状态。定义的投资组合磁化显示光标效应，我们使用它来检测动荡。
2015-03-13 physics.soc-ph q-fin.PM q-fin.RM
Efficiency of communities and financial markets during the 2020 pandemic
本文调查了20个国家的COVID-19大流行的传播、社区活动状况和金融指数表现之间的关系。首先，我们分析了哪些国家在2020年的三个多变量时间序列中的一个表现相似：每日COVID-19病例，Apple移动数据和国家股票指数价格。接下来，我们研究这三个属性的轨迹，以确定哪一个具有更大的相似性。最后，我们调查了国家金融指数或流动性数据是否对COVID-19病例激增做出了更快的反应。我们的研究结果表明，流动性数据和国家金融指数在其轨迹上表现出最大的相似性，金融指数的反应更快。这表明金融市场参与者可能比政府更有效地解读和应对COVID-19数据。此外，研究结果表明，将社区流动性数据作为大流行期间金融市场表现的领先指标的努力受到了误导。
2021-07-06 econ.GN physics.soc-ph q-bio.PE
Three-state Opinion Dynamics for Financial Markets on Complex Networks
本文提出一个三态观点形成模型，研究复杂网络上噪声交易者与基本面交易者在市场焦虑水平影响下的金融动力学，发现市场行为主要取决于平均连接度、焦虑水平和市场构成，而非网络拓扑类型。
2024-04-30 cond-mat.stat-mech econ.GN physics.soc-ph
