金融市场价格变化趋势的可能来源

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英文标题：
《On possible origins of trends in financial market price changes》
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作者：
Ryo Murakami, Tomomichi Nakamura, Shin Kimura, Masashi Manabe, and
  Toshihiro Tanizawa
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最新提交年份：
2014
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英文摘要：
  We investigate possible origins of trends using a deterministic threshold model, where we refer to long-term variabilities of price changes (price movements) in financial markets as trends. From the investigation we find two phenomena. One is that the trend of monotonic increase and decrease can be generated by dealers\' minuscule change in mood, which corresponds to the possible fundamentals. The other is that the emergence of trends is all but inevitable in the realistic situation because of the fact that dealers cannot always obtain accurate information about deals, even if there is no influence from fundamentals and technical analyses.
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中文摘要：
我们使用确定性阈值模型研究趋势的可能来源，在该模型中，我们将金融市场价格变化（价格变动）的长期变量称为趋势。从调查中我们发现了两种现象。一种是，单调的增加和减少趋势可以由经销商情绪的微小变化产生，这与可能的基本面相对应。另一个原因是，在现实情况下，趋势的出现几乎是不可避免的，因为经销商无法始终获得交易的准确信息，即使基本面和技术分析没有影响。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述：Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构，流动性，交易和拍卖设计，自动化交易，基于代理的建模和做市
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一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> On_possible_origins_of_trends_in_financial_market_price_changes.pdf (1.38 MB)

2022-5-6 08:18:04 上传

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关键词：价格变化 市场价格 金融市场 市场价 Quantitative

关于金融市场价格变化趋势的可能来源村上春树、中村智美、木村信孝、马纳贝、谷泽俊弘、兵库大学模拟研究学院，7-1-28 Minatojima minamimachi，Chuo ku，神户，兵库650-0047，日本商业创新学院，日本东京，河津大学，2-8-4 Minami cho，花果内，小田市，187-8578，日本高知国立理工学院，200-1 Monobe Otsu，南国町，高知783-8508，日本摘要我们调查金融市场趋势的可能来源，我们所指的趋势是在价格变化（价格运动）中观察到的相对长期的波动，使用一个简单的确定性阈值模型，该模型不包含强制产生趋势的外部驱动力项。我们发现，这种趋势可以由这个简单的模型产生，而无需任何外部驱动力。此外，通过深入的数值模拟，我们得到了以下两个结果：（i）只有经销商对下一笔交易的微小价格更新试图遵循预期的未来价格变化方向，才能产生单调增加或减少的趋势，（ii）当经销商无法获得关于参与下一笔交易的经销商数量的准确信息时，非单调趋势会自动出现。我们从这些结果得出结论，趋势的出现不一定是由外部驱动力产生的，而是单个经销商在缺乏下一笔交易信息的情况下累积微小价格更新的自然结果。关键词：价格变动；不规则的波动；TrendsPACS:02.60-x、 05.40-a、 89.65。电邮地址：tomo@sim.u-兵库。ac.jp（中村智美），tanizawa@ee.kochi-ct。ac.jp（谷泽俊弘）预印本于20181年8月21日提交给Physica A。

引言人类社会的许多现象都是由人类的选择决定的。买卖是其中之一，我们将金融市场视为经销商选择及其互动的集合。金融市场的一个主要指标是其价格变化（价格变动）。一般来说，金融市场的价格变化是不规则的，如图1所示。然而，这种变化的机制尚未阐明，这个问题仍然具有挑战性。有两种主要的方法来解决这个问题。一种是从统计学的角度研究动态系统生成的数据的特征或性质[1,2,3]，另一种是使用模型构建艺术市场，并调查市场中的事件[4,5,6,7,8,9,10,11]。上述方法的优点在于，它为我们理解价格变化的本质提供了各种知识和见解。然而，这种方法是有限制的，因为它并不总是能让我们更深入地理解经销商的选择与各种市场价格属性之间的相互作用所产生的价格变化机制[10]。相比之下，后一种方法有助于澄清机制。由于本文的目的是寻找金融市场价格变化中普遍观察到的相对长期影响的可能来源，我们称之为“趋势”，因此我们采用后一种方法（我们将在后面描述我们对趋势的定义细节）。一些模型被归类为经销商模型[4,5,11]。经销商模型是一种基于代理的模型，构建了一个人工市场。第一种经销商模式由Takayasu等人于1992年推出[4]。

他们认为市场是由许多交易商组成的，买卖是他们之间的相互作用，具有不连续（非线性）和不可逆的过程。为了实现这一机制，他们引入了一个使用阈值动力学的金融市场价格数值模型[4]。在该模型中，假设一组试剂通过阈值动力学（包括不连续的不可逆相互作用）描述相互交易，这是一种确定性动力学。在这项开创性的工作之后，已经进行了大量研究（例如，参见参考文献[5,6,7,8,9,10,11]），旨在改进和完善基本经验定律，如价格变化的幂律分布、自相关性的缓慢衰减。我们使用“起源”一词作为存在的原因和来源。（a） （b）图1：显示短期变化和趋势的金融市场价格变化示例：（a）日元/美元（日元/美元）汇率的滴答数据和（b）纽约商品交易所（NYMEX）期货的黄金价格滴答数据。这两个数据都是从2014年2月3日午夜12点到2014年2月4日午夜12点的48小时内采集的。这些数据可以从http://ratedata.gaincapital.com/of波动性等等。有关详细信息，请参见[11]。在本文中，我们重新仔细观察了金融市场数据的行为。如上所述，金融市场的价格变化表现出不规则的波动（见图1）。这些不规则的波动通常分为两个主要特征，短期变化和“趋势”然而，我们想强调的是，这种分离似乎是通过简单的目视检查来实现的。

我们认识到的一种趋势是，与获取价格变化时间序列数据的单位时间长度相比，在任意“长”观察期内，连续运动的一般或大致方向，如向上、向下或侧向运动。如果我们采取更长的观测时间，某一特定时期的趋势可能被认为只是较长时期内另一个大趋势的一种表现（见图2）。因此，价格变动是被视为短期波动还是最终波动，是一个观察时间尺度的问题，分离相当随意。这是我们对趋势的定义，我们通过这一定义来认识趋势。还应注意的是，似乎有一种模糊的共识，即趋势是由一些外部因素驱动的，如经济基础，短期变化是由于个别交易的仓促性质导致的围绕这些趋势的变化。因此，现有模型似乎是基于这一共识建立或改进的，分别处理这两种情况（短期变量和趋势）。（A）（b）图2的可能来源：（彩色在线）我们识别的“趋势”示例：（A）2007年1月2日至2013年12月31日的每日日元/美元汇率；（b）2013年8月7日（星期三）24小时的日元/美元汇率勾选数据。虽然数据采用了不同的解决方案，但我们可以识别出一些用箭头标记的趋势。我们注意到长期下降趋势包括（a）和（b）中较短的上升和下降趋势。Takayasu等人已经指出了短期变化。

[4].有趣的是，尽管工作结束后有许多作品，但关于趋势理论的讨论似乎并不活跃，尽管市场参与者习惯于更多地关注趋势，而不是短期变量的细节，以获得市场整体运动的信息。其中一个主要的根本原因似乎是，这些趋势的存在被认为是由一些外部因素驱动的，例如经济基本面（例如，国内生产总值（GDP）随政策利率而变化，高级行政官员或央行行长的言论等）和经济学家的技术分析。另一方面，众所周知，在没有任何关于重要经济指数变化的显著消息发布的情况下，也可以观察到趋势。因此，它提出了一个关于趋势起源的简单问题：如果没有这些外部因素，趋势完全消失了吗？我们主要关注这一点。目前工作的关键思想如下。一般来说，要理解某一现象，我们需要了解其结构、机制、情况、条件等信息。然而，通常不可能获得全部信息。尽管这一事实似乎很平凡，但我们将证明，趋势确实只能从这个简单而琐碎的基础上出现。结论表明，没有明确的时间尺度将价格变化明确划分为短期变量和趋势。它们同时自发地出现。在这方面，一种趋势不是由某些外部驱动力产生的动态运动，而是由于预期波动而导致个别经销商微观价格更新的累积。在本文中，我们展示了基于这一思想的两个研究结果。

首先，我们证明，在没有外部驱动力的最简单的dealermodel的框架内，只有在试图遵循预期即将到来的价格变化方向的下一笔交易中，包括经销商的微小价格更新的影响，才能产生单调递增或递减的趋势。接下来，我们证明了当经销商无法获得关于参与下一笔交易的经销商数量的准确信息时，非单调趋势会自发出现。这一结果表明，即使基本面和技术分析对金融市场的影响非常微弱或甚至不存在，趋势也是自发产生的，这表明了趋势产生的可能未知机制。这里应该提到的是，尽管我们理解重现真实数据的基本经验特征很重要，但我们并不支持本文中的重现。我们只关注趋势的可能起源。本文的组织结构如下。我们从现有的带有阈值元素的决定性经销商模型开始，并基于经销商对下一笔交易的不完全信息获取这一关键思想，对原始经销商模型进行了一些必要的修改。在第2节中，我们简要回顾了原始经销商模型及其基本行为。在第3节中，我们扩展了原始经销商模型，将个别经销商的微观和独特价格更新包括在内，并表明趋势仅由这种扩展产生，而不引入任何外部驱动力项。第四部分是讨论和总结。随着计算机技术的进步，我们可以获得具有高分辨率时间的高频金融数据，称为滴答数据。术语“滴答”指的是每笔交易之间价格的微小变化，一组滴答数据代表金融工具产生的价格变化的最小变动。

利用蜱虫数据进行了各种分析。然而，我们注意到，并非所有交易都精确记录在一组数据中。我们通常获得的刻度数据是在特定的时间间隔测量的。关于间歇性数据和所有交易的数据之间的统计性质差异的讨论并不多。在本文中，我们不会深入分析真实数据。2.当前技术：确定性阈值经销商模型为了生成趋势并找到可能（或未知）的趋势来源，我们使用了之前提出的具有阈值元素的确定性经销商模型。由于Takayasu等人于1992年提出了原始模型[4]，我们将该模型称为“经销商模型92”由于经销商模型92是确定性的，不包括概率因素，因此我们希望能够更好地了解该模型产生的行为。由于模型处理所有交易的价格变化，因此应将模型生成的价格数据与滴答数据进行比较。为简单起见，模型中的交易被假定为只涉及一个市场中的一个品牌。此外，我们假设所有经销商按照相同的规则参与交易。在提出经销商模式92后，进行了一些修改[5,10,11]。然而，我们认为这些修改是艺术性的，因为所有交易都是由两个经销商完成的，即一个买家和一个卖家。在实际交易中，通常有不止一个卖家，我们认为这是交易的一个重要方面。由于经销商模式92处理了这种情况，我们采用经销商模式92。在本节中，我们简要回顾了经销商模型92，并阐明了价格变化的机制。2.1. 经销商模式交易由连续的销售和购买组成，形成一个典型的不连续和不可逆的过程。如果买卖条件满足，交易就完成了，如果不满足，交易就取消了。

这就是间断的起源。上一笔交易的买方和卖方至少在一段时间内不会在相同的条件下再次进行交易。这就是不可逆性的起源。引入经销商模型92是为了反映这些方面，“品牌”的确切含义是一种单独的金融商品。经销商型号92由佐藤和高康在1998年进行了修改[5]。我们称之为经销商98型。经销商98型与经销商92型的假设相反。经销商模型98假设所有经销商都拥有少量房产，交易完成后基本上会改变他们的态度（即，买家成为卖家，卖家在下一笔交易中成为买家）。与dealermodel 92不同的是，dealermodel 98易于处理，可以在较长时间内产生不规则的波动，如图1所示。这似乎是后续市场价格分析基于经销商模型98[10,11]进行的假定原因之一。我们从原始模型的基本设置开始[4]。该市场由N个经销商组成。让第i个经销商的买入价和卖出价分别为bian和Si。销售价格Si大于购买价格Bi，差异Li=Si- 比尔总是积极的。为了简单起见，我们对所有Li[4]使用一个常数值L。这个简单的定义使L=Si- i和j whenBi之间达成协议≥ Sj。

在该模型中，当满足以下条件时，所有经销商之间进行交易：max{Bi}- min{Bi}≥ 五十、 （1）其中max{Bi}和min{Bi}表示最大值和最小值。在经销商型号92中，有一个买家和一个或多个卖家。买方i是给出最高购买价格BIAN的经销商，可以以B的价格从满足以下销售条件的其他经销商j处购买MAX{Bi}- {Bj}≥ L.因此，交易价格P（t）由max{Bi}确定。如果等式（1）不满足，则交易未完成，市场价格不变。因此，P（t）=（max{Bi}（当交易完成时），P（t- 1） （当交易未达成时）。（2） 当一笔交易完成时，有一个买家、一个卖家可以成交，剩下的人不能参与交易。然而，其余的人并没有满怀渴望和嫉妒地看着这桩什么也不做的交易。由于所有经销商都可能愿意参与交易，因此他们会重新确定下一笔交易的价格。显然，想要购买的经销商需要提供更高的价格，而想要销售的经销商需要提供买入价和卖出价，这在金融市场上分别称为“询问”和“出价”。我们对所有Li使用一个常量。虽然有人可能会认为它太简单而不现实，但本文的目的之一是表明，即使在这种最简单的背景下，趋势也确实会出现。等式（1）具有与max{Bi}相同的含义- min{Si}≥ 0，因为Si=Bi+L。价格更便宜。为了反映参与下一笔交易的热情，引入了第四位经销商的期望值。该术语代表第i个经销商的一个特征。如果ai>0，则经销商提高价格设置；如果ai<0，则经销商降低价格设置。