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事实上,有趣的是,halso高估了Hurst hexponent:这强调了一个事实,即δpiare不是i.i.d。实际上,即使是ρ(τ)和δPian的线性自相关以及它们之间的交叉相关性也不容忽视。让我们关注δpi的自相关,用Cδp(δi)表示。对于每个时间片[τ,τ+δτ[,我们在给定资产的所有天数内平均Cδp,d(1)。图6绘制了该数量与数据集中最活跃资产TOTF.PA的τ。通常,Cδp(1) < 0; 更重要的是,在拍卖时间附近,即对于小τ,它变得越来越负。由于价格变化在该限制范围内变得相对较小,这反映出指示性拍卖价格在两个收盘价之间有目的地反弹;巨大的负自相关指向策略行为,通过这种行为,交易者试图通过在其他相反符号的订单之后提交订单来减少其拍卖订单的即时影响(从而隐藏其行为);事实上,对于小τ,δp的signof,Csignδp(1)的自相关甚至小于Cδp(1)。对于较大的τ,这种自相关也往往具有非常小的值,巴黎证券交易所拍卖中的战略行为和指示性价格扩散加强了这一点9●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●●-1-0.50.0100 1000τCδp(1)TOTF。PAFig公司。6在δτ=60秒的时间片内连续两次价格变化之间的自相关,TOTF在所有天内的平均值。PA.一个非常大的δpi后面通常是一个类似的大δpi+1的相反符号。因此,对于小τ,策略行为更为常见。当Cδp(1)不依赖于τ时,它只修改等式中τ的前置因子。
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