楼主: JDZNX
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关于股票价格波动符合马尔科夫过程的疑惑,求教是否有更合理的理论 [推广有奖]

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楼主
JDZNX 发表于 2012-11-22 17:25:45 |AI写论文

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马尔科夫过程假定股票未来价格变动只与当前股票价格有关,与之前无关,这个假设感觉太离谱了。股票又不是物理学上的分子运动。这么机械的看是不是有很多问题。
我觉得有两点:
1. 股票的未来价格是由历史价格走势、未来变动两部分加权构成
2. 股票的未来价格趋势也应该符合一定的周期原理,即在宏观经济平稳的前提下,股票价格在谷底的价格或收益率拉升力做为变量,应该逐步变大。同样,股票价格在波峰时,价格或收益率的向下力量,应该逐步变大。
是否有类似的经济学公式,请达人指教。
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关键词:股票价格波动 马尔科夫过程 股票价格 马尔科夫 价格波动 股票价格

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Chemist_MZ 发表于4楼  查看完整内容

Markov只是一种建模方法,还有很多带有自相关的过程。 其实股价总的来说还是符合几何布朗运动的: 1.有很多文章test市场有效性,在中国大多数股票都没有明显得表现出自相关,因此市场有效的情况下,马科夫性成立 2.让楼主觉得困惑的恐怕是几何布朗运动和现实的直观存在着反差。其实我想纠正一个说法,其实趋势对于股票来说没有多大的贡献。真正做贡献的波动率。一个股票会涨多高,其实真正取决于他的波动率,而非趋势,我们看 ...

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人间富二代 发表于 2012-11-22 17:41:50
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JDZNX 发表于 2012-11-22 22:55:01
自己顶一下,希望有达人指点疑惑
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Chemist_MZ 在职认证  发表于 2012-11-22 23:10:15
Markov只是一种建模方法,还有很多带有自相关的过程。

其实股价总的来说还是符合几何布朗运动的:
1.有很多文章test市场有效性,在中国大多数股票都没有明显得表现出自相关,因此市场有效的情况下,马科夫性成立
2.让楼主觉得困惑的恐怕是几何布朗运动和现实的直观存在着反差。其实我想纠正一个说法,其实趋势对于股票来说没有多大的贡献。真正做贡献的波动率。一个股票会涨多高,其实真正取决于他的波动率,而非趋势,我们看到的趋势很多都是假的。所谓的异方差和波动率聚类现象指的是,涨势或者跌势连续的时候其实是波动率放大的时候,而越接近底部或者高点的时候其实是波动很剧烈的时候。这只是波动率的聚类和异方差现象。有很多模型比如带jump的GBM,随机波动率模型SV等都可以用来建模,但是他们任然有markov性

所谓的周期,我用一个不怎么有趋势的符合markov的随机过程,选择合适的参数照样能够模拟出上五浪下三浪的所谓周期理论走势。很多趋势其实都是假的,重要的是波动率。也即一种向上或者向下的可能性,而非真正的趋势。

这应该可以部分解释楼主的疑惑。当然说到底这只是一种建模方法,有很多带有自相关的随机过程,比如带有trend的OU过程云云,只是不常用罢了,而且股价的运动主要是在衍生品定价里有用,衍生品的价格和未来的股票价格没有关系,只和现在的股价和波动率有关系。所以股价是不是可以预测影响不是很大,就算趋势对于衍生品的价格有影响也是通过影响波动率达到的。

如果你有兴趣我附上一篇论文,讲得是股价可预测的情况下的option定价,其实markov性只是一种经典的股价建模方法,没说他就是对的,只是确实大多数情况下都挺好用的而已。
LoWang95.pdf (836.83 KB)

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nanmo 发表于 2012-11-23 09:58:28
Chemist_MZ 发表于 2012-11-22 23:10
Markov只是一种建模方法,还有很多带有自相关的过程。

其实股价总的来说还是符合几何布朗运动的:
学习学习!

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chouccy 发表于 2012-12-24 12:03:20
tks.............

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