×

金融交易策略的动态模式分解。 (英语) Zbl 1400.91558号

总结:我们演示了基于最近开发的金融数据组合动态模式分解的算法交易策略的应用。该方法通过将系统状态分解为时间系数已知的低阶项,能够以无方程的方式表征复杂的动力学系统,在这种情况下,金融市场动力学。通过在其采样窗口中提取关键的时间相干结构(投资组合),它可以回归到最适合的线性动态系统,从而对市场动态进行预测评估,并为投资策略提供信息。数据驱动分析利用股票市场模式,无论是真实的还是感知的,为购买/出售/持有投资决策提供信息。该方法的关键是一个相关的学习算法,它通过发现交易热点来优化算法的采样和预测窗口。算法的基本数学结构植根于非线性动力系统的方法,并表明分解是数据驱动的市场模式发现的有效数学工具。

MSC公司:

91G10型 投资组合理论
37E99型 低维动力系统
37G99型 动力系统的局部和非局部分岔理论
37升65 无穷维耗散动力系统的特殊逼近方法(非线性Galerkin等)

软件:

萨帕
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用

参考文献:

[1] Acar E.和Satchell S.(编辑),高级交易规则2002年(巴特沃斯·海尼曼)。
[2] Almgren,R.和Lorenz,J.,《每日周期贝叶斯自适应交易》。J.贸易, 2006, 1, 38-46.
[3] Avellaneda,M.和Lee,J.-H.,《美国股市的统计套利》。数量。财务, 2008, 10, 761-782. ·兹比尔1194.91196
[4] Boyce W.E.和DiPrima R.C。,初等微分方程2009年第9版(威利)·Zbl 0178.09001号
[5] Brandouy,O.、Delahaye,J.P.和Ma,L.,金融随机性的计算定义。数量。财务, 2014, 14, 761-770. ·Zbl 1308.91184号
[6] Bright,I.、Lin,G.和Kutz,J.N.,基于压缩传感的机器学习策略,用于描述有限压力测量下气缸周围的流动特征。物理。流体, 2013, 25, 127102. ·Zbl 1320.76003号
[7] Brooks,C.,Rew,A.G.和Ritson,S.,基于ftse 100现货指数和liffe交易的ftse期货合约之间的超前-滞后关系的交易策略。国际期刊预测, 2001, 17, 31-44.
[8] Brunton,S.、Proctor,J.和Kutz,J.N.,《压缩采样和动态模式分解》。J.计算。动态。, 2015. 出现·Zbl 1347.94012号
[9] Brunton,S.、Tu,J.、Bright,I.和Kutz,J.N.,非线性动力系统分岔状态分类的压缩传感和低阶库。SIAM应用程序。动态。系统。, 2014, 13, 1716-1732. ·Zbl 1354.37078号
[10] Cheng,X.,Philip L.H.Yu,W.K.Li。基于logistic混合自回归模型的篮子交易。数量。财务, 2011, 11, 1407-1419. ·兹比尔1277.91166
[11] Chen,K.,Tu,J.和Rowley,C.,《动态模式分解变体:边界条件、Koopman和傅里叶分析》。非线性科学杂志。, 2012, 22(6), 887-915. ·Zbl 1259.35009号
[12] Chiarella,C.,He,X.-Z.和Hommes,C.,移动平均规则的动态分析。《经济学杂志》。动态。控制, 2006, 30, 1729-1753. ·Zbl 1162.91474号
[13] 克罗克福德N。,风险管理导论1986年第2版(Woodhead-Faulkner)。
[14] d'Aspremont,A.,《识别小型平均收益投资组合》。数量。财务, 2011, 11, 351-364. ·Zbl 1232.91701号
[15] Drew,M.E.,Bianchi,R.J.和Polichronis,J.,《外汇市场动量交易策略测试:七国集团的证据》。全球总线。经济。版次。,2005年,第7155-179页。
[16] Duran,A.和Bommarito,M.J.,尽管存在交易成本,但仍能盈利的交易和风险管理策略。数量。财务, 2011, 11, 829-848.
[17] Elliott,R.、Van der Hoek,J.和Malcolm,W.,巴黎贸易。数量。财务, 2005, 5, 271-276. ·Zbl 1134.91415号
[18] Frömmel,M.、MacDonald,R.和Menkhoff,L.,货币汇率模型中的马尔可夫转换机制。经济。模型。, 2005, 22, 485-502.
[19] Harris,R.D.F.和Yilmaz,F.,基于汇率低频成分的动量交易策略。J.银行金融, 2009, 33, 1575-1585.
[20] Hua,J.-C.,Roy,S.,McCauley,J.L.和Gunaratne,G.H.,使用动态模式分解提取股票市场中的循环行为。物理A, 2015. 出现。
[21] Iati R.,交易软件间谍的真实故事。AdvancedTrading.com,2009年7月10日。
[22] Jarrow,R.A.、Lando,D.和Turnbull,S.M.,信贷风险利差期限结构的马尔可夫模型。财务版次。螺柱。, 1997, 10, 481-523.
[23] 库普曼,B.O.,哈密顿系统和希尔伯特空间中的变换。程序。美国国家科学院。科学。, 1931, 17(5), 315-318. ·Zbl 0002.05701号
[24] 库茨J.N。,数据驱动建模和科学计算:复杂系统动力学与大数据集成方法2013(牛津出版社)·Zbl 1280.65002号
[25] Kutz,J.N.,Fu,X.和Brunton,S.L.,多分辨率动态模式分解,2015年。arXiv:1409.6358。
[26] Lo,A.W.和MacKinlay,A.C.,什么时候股市过度反应导致反向获利?Rev.财务研究。, 1990, 3, 175-206.
[27] Mezić,I.,通过Koopman算子的光谱特性分析流体流动。流体力学年鉴。, 2013, 45, 357-378.
[28] Muller U.A.、Olsen R.、Gencay R.、Dacorogna M.和Pictet O。,高频金融导论2001年(学术出版社)。
[29] Percival D.B.和Walden A.T。,物理应用的光谱分析1993年(剑桥大学出版社)·Zbl 0796.62077号
[30] Proctor,J.L.、Brunton,B.、Brunton,S.和Kutz,J.N.,《在复杂系统中开发稀疏和无方程体系结构》。欧洲物理学。J.规格顶部。, 2015, 223, 2665-2684.
[31] Proctor,J.,Brunton,S.和Kutz,J.N.,带控制的动态模式分解。2014年,arXiv:1409.6358·Zbl 1334.65199号
[32] Rowley,C.,Mezić,I.,Bagheri,S.,Schlater,P.和Henningson,D.,非线性流的谱分析。J.流体力学。, 2009, 641, 115-127. ·Zbl 1183.76833号
[33] Sarantis,N.,《关于汇率的短期可预测性:bvar时变参数方法》。J.银行金融, 2006, 2257-2279, 30.
[34] Schmid,P.,数值和实验数据的动态模式分解。J.流体力学。, 2010, 656, 5-28. ·Zbl 1197.76091号
[35] Schmid,P.,Li,L.,Juniper,M.和Pust,O.,动态模式分解的应用。西奥。计算。流体动力学。, 2011, 25(1-4), 249-259. ·Zbl 1272.76179号
[36] Schmid P.J.和Sesterhenn J.,数值和实验数据的动态模式分解,美国物理学会APS流体动力学部门第61届年会,2008年11月。
[37] Shen,P.,有效的市场时机策略。J.投资组合管理。, 2003, 29, 57-68.
[38] Shik,T.C.和Chong,T.T.-L.,《ma和rsi收益与汇率干预的比较》。申请。经济。莱特。, 2005=7, 14, 371-383.
[39] Shiryaeva,A.,Xu,Z.和Zhoubc,X.Y.,你应该购买并持有。数量。财务, 2008, 8, 765-776. ·Zbl 1154.91478号
[40] Strozzia,F.和Zaldívar,J.-M.,Comenges。金融时间序列的非线性交易策略。混沌孤子分形, 2006, 28, 601-615.
[41] 塔皮埃罗C。,风险和财务管理:数学和计算方法2004年(威利)·Zbl 1103.91003号
[42] 《纽约时报》。时代主题:高频交易。AdvancedTrading.com,2012年12月20日。
[43] Trefethen,法律公告和Bau,D。,数值线性代数.,1997年(SIAM:费城)。
[44] Tu,J.H.,Rowley,C.W.,Kutz,J.N.和Shang,J.K.,使用亚奈奎斯特速率piv数据对流体流动进行光谱分析。实验流体, 2014, 55(9), 1-13.
[45] Tu,J.,Rowley,C.,Luchtenberg,D.,Brunton,S.和Kutz,J.N.,《关于动态模式分解:理论和应用》。J.计算。动态。, 2014, 1, 391-421. ·Zbl 1346.37064号
[46] Williams,M.、Rowley,C.W.和Kevrekidis,I.G.,基于内核的数据驱动库普曼谱分析方法。2015年,arXiv:1411.2260·Zbl 1366.37144号
[47] Woodward,G.和Anderson,H.,beta对市场条件有反应吗?使用带有内生阈值参数的非线性市场模型估计牛市和熊市贝塔系数。J.数量。财务, 2009, 9, 913-924.
[48] Zawadowski,A.G.、Andor,G.和Kertész,J.,流动性股票极端价格变化后的短期市场反应。J.数量。财务, 2006, 6, 283-295. ·Zbl 1134.91559号
此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。它的项目与zbMATH标识符启发式匹配,并且可能包含数据转换错误。在某些情况下,zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献,而不要求完整或完全匹配。