股票市场中的相变、重整化和杨-李零

图6可能证实（尽管未经统计验证）这一相变假说，因为它代表了西班牙IBEX 35中一个众所周知的蓝筹股。箭头表示假设的相变点，其中温度值与价格趋势的变化相一致，lso与价格趋势的变化相一致，这标志着交易机会。附录A：交易策略当今重要的经济决策受到强大的软件工具的强烈影响。因此，一般可以说，半人半机的因素支配着一些人所说的现代控制论经济。更详细地说，可以观察到经济主体（机构或散户投资者、普通公众等）遵循不同的交易策略。也许选择特定策略的最决定性因素是完成买卖周期的频率，这反过来又决定了相应投资组合中资产的平均寿命和波动性。无论如何，目标总是一样的：最大化投资组合的增长率。目前的主要策略是：o高频交易（HFT）基本上包括管理投资组合，这些资产的平均寿命从几分之一秒到几秒不等。由于人类交易者无法在如此短暂的时间内做出和执行决策，买卖订单由完全自动的专业算法给出，因此，人类因素仅限于调节或指导算法活动，以及恒定的算法定义和增强。因此，算法的行为就像一个自动机，它以每秒的分数进行决策和执行。低延迟高频交易（Low latency HFT）是一种独特的交易类型，它基于微小的价格套利优势，而最终的收益仅为1美分的一小部分。

低延迟算法在几微秒内打开和关闭运动文件夹位置，物理上与布朗马达的形式并行性相当明显。在更一般的情况下，自动化或算法阅读被称为使用软件平台，这些平台通过一组规则或算法预先编程，自动向市场发送买卖订单。这组预先编程的例程相当于一个通俗地称为robotrader的机器人日间交易：拥有基于技术分析的软件工具的交易员在同一天完成买卖周期——例如，上午买入，晚上卖出。该策略完全基于技术分析（陶氏理论、埃利奥特波浪、统计指标等）o低频交易：该概念可能包括使用基本分析工具（宏观和微观经济指标、财务比率等）的机构或私人投资者，其投资组合的波动性远低于之前的情况。算法交易被大型银行和机构投资者广泛使用。规则集或alg算法可以基于从技术或基础分析到统计物理的任何技术。2006年，欧盟和美国股市30%的谈判量估计由alg Otrader或其他类型的自动交易完成。2009年，几项研究表明HF T至少完成了美国总交易量的60%。在一些市场，algot雷达的普及率甚至达到了80%。因此，人们认为，这些技术的大量使用从根本上改变了市场的微观结构和动态。

算法交易一直处于争论之中，直到美国证券交易委员会（Securities and Exchange Commission）通知称，这些技术促成了2010年闪电崩盘（一场突如其来的崩盘，道琼斯指数在几分钟内暴跌了约100 0点，之后大部分损失恢复）。[1] J.L.Subias，“股票市场中的负开尔文温度”，e-print arXiv:condmat/1206.1272（2013）。[2] R.K.Pathria和P.D.Beale，《统计力学》（学术出版社，纽约，2011年）。[3] 杨振宁和李泰德，物理系。牧师。87, 404 (1952).[4] 杨振宁和李泰德，物理系。牧师。87, 410 (1952).