市场制度变迁的分歧模式

然后，可以用扩散或随机能量的传输特性来描述前变质压缩（PC效应）。对吸引区的压缩Pc可以渐近表示（16）：0),( tttpD。），（林）FTTTConstPdF（16）该条件（16）仅对0）有效(tpD准稳定突变的均值回复机制（5.0H）。我们的假设基于以下内容：平均反转-断层-快速跃迁之前有一个正F前兆，对应于涨落的一个逆压缩。在市场应用发生根本性的系统性转变之前，它导致波动性迅速降低。4.2. 市场模式在定量交易中有几种解释PC效应的方法。下面是一个简单的描述。它允许引入一个交易原型，该原型可用于开发“完整版”自适应算法。当满足四个定性假设时，可在建议的运输模型框架内考虑前地壳稳定模式：  均值回归动力学和马尔可夫描述的短期记忆；  分叉前扩散的初步压缩；  平均回复状态的崩溃/分叉；  形成新的平衡/平均回复状态。假设存在一个原理时间尺度，以简化PC效应的说明。然而，一个有效的交易算法当然需要适应方案。我们的分析基于收盘价的统一时间序列。原则时间刻度t与n个点对应。下面建议对定性需求进行简单的形式化：1。自相关函数衰减：0（，）*ACF T ACF.

其中0（，）ACF T T表示两个等长N的相等时间序列（pi-N，…，pi），（pi-2N，…，pi-N）之间的相关系数，其中一个向后移动了N个点。ACF*是一个小因素（0*1ACF ) – 算法参数；2.当非负性偏倚为0时，根据线性回归（11）估计扩散的压缩到达。这种回归描述了（13）的幂律。计数器jis在N个点的范围内变化，而j–在j-2N和j-N之间：），（jjfpppjkj（17） ConstJJF),(（18） 如果j+1迭代对应于故障本身，则在j迭代中验证压缩；3.平均回复状态的细分由自然要求IIFP描述   对于自由参数F，这里是标准偏差i和平均数根据琐碎关系进行估算：ii jj i NpN  ii j ij i NpN   (19)4. 一个新的平衡态由三个条件描述。第一个条件对应于回复i ip（看跌过渡后）我（在看涨的转变之后）。第二个条件表示波动和扩散压缩的减少：0.  最后，传输模型的合格性必须通过一个短内存条件来验证：0（，）*ACF T ACF.当满足1-3个要求时，打开交易头寸。根据最近的移动平均线确定可能转变的方向：ip（看涨过渡），i ip（看跌过渡）。如果满足第四个要求，则该职位关闭。该方案假设根据收盘价（市场秩序）和流动性即时执行。

当然，在构造“完整版本”算法时，应该避免这种简化。下图显示了英镑的MatLab模拟结果：累计收益率交易数。Dukascopy Bank提供四位数报价，平均交易成本：买卖价差=1.8点，隔夜掉期多头=0.38点，隔夜掉期短头=0.11点。选择了“四小时”时间框架——从2010年7月到2015年11月，以四小时时间分辨率记录“成交”价格。历史总成交量为7950点。在一个原型方案中没有风险管理：在每笔交易中保持10万美元的同等交易量。对算法的四个自由参数进行了优化№252与最大累积产量的关系：N=5，F=1.3，ACF*=0.7。收益率（交易）曲线的线性回归给出了R=83的决定因素。根据Fisher检验，测定因子具有正统计显著性。最大累积收益率17%（每年4%）和最大提取率5%之间的关系是乐观的——Ca=3。然而，有两个平台（每个平台持续9-10个月），揭示了算法的低效率阶段。九度多项式逼近曲线强调了它们。尽管样本外测试包含在模拟中（绿色矩形），但它在未来不会提供长期稳定性。根据市场的分形性质（见Mandelbrot（1968）），液体市场没有长期的时间尺度。这就是为什么我们的“最佳”规模效率有限——原型模型应该由实际解决方案中的自适应元素补充。图4。

MatLab仿真：累积产量（红色）和多项式近似（黑色）。绿色矩形标记样本外模拟：396笔交易。5.结论分形假设表明，一个不断发展的市场在多个尺度上同时存在，如果没有一个稳定的时间尺度，则均值回归/动量模式的交替是不可避免的。本研究的目的是寻找非线性跃迁的机制，这有助于检测开关点。概述了两种非线性过渡模式：慢过渡和快过渡。当参数变化比系统松弛慢时，慢转变是可能的。控制参数的逐渐移动之后是恢复开始之前的延迟。不稳定平衡和稳定平衡的奇异融合产生了快速转变。结果表明，这种转变是在通过极小波动区域之前发生的。介绍了两种过渡模式的时间序列解释。马尔可夫模型通过扩散的一个控制参数来描述输运性质。当满足以下假设时，可以考虑慢转变的机制：短期记忆、扩散的缓慢增长、波动增长和转变之间的延迟。将马尔可夫方法推广到快速变换的非平稳区域。概述了分形赫斯特因子、能量波动和输运因子之间的关系。

当满足以下条件时，可以考虑这种模式：短期记忆、扩散的初步压缩、均值回复状态的减弱/分叉。这两种模式都通过模拟英镑回测交易进行了测试。该原型算法没有风险管理和参数调整。四个自由参数和一百多个交易可以实现统计显著性。样本外优化用于证明算法的局部稳定性。慢转换和快转换算法的Calmar比率分别为Ca=8和Ca=3，这证明了局部预测的有效性。我们可以注意到，相对于快速分叉，在建议的传输模型的框架中，可以更准确地检测到慢转换。这两种算法都应该由自适应/自学习模块来实现，以保持未来的稳定性。快速转变的机制允许从新的基本观点来看分形分析。这种解释可能有助于交易者提高统计技术和应用程序的预测能力。参考文献Mandelbrot B.和J.W.Van Ness，分数布朗运动，分数噪声和应用，暹罗评论，1968年，10422-437。托马斯·罗林格和斯科特·霍夫曼，《索蒂诺比率：风险的更好衡量》，期货杂志，2013年。可在以下网址下载：http://www.futuresmag.com/2013/02/01/sortino-ratio-a-better-measure-of-risk.George索罗斯，《金融市场的新范式：2008年的信贷危机及其意义》，公共事务，2008，122-214。扎斯拉夫斯基，G.M.，哈密顿系统中的混沌物理学，2007年，帝国理工学院出版社：伦敦。Whitney H.，关于欧几里德空间映射的奇点I。

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