对数周期幂率（LPPL）模型——大破大立

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发现金融泡沫并预测到其何时破裂是很多从事金融行业的人的梦想。如今中国股市也成为了热门的话题，然而，资本狂欢之后是股灾，多少人因此从千万富翁炒股变成百万富翁，预测泡沫是所有人的梦想。

我们的主角Sornette教授登场了。Didier Sornette是一位受过培训的统计物理学家和地球物理学家，目前在瑞士联邦理工学院苏黎世分校(Swiss Federal Institute of Technology in Zurich)任金融学教授，主讲创业风险。他似乎并没有因外界对这种综合学科研究方法的热情有所减弱而感到烦恼。相反，他还在做自己大部分职业生涯一直在做的事：不仅在主要物理期刊上发表文章，还在领先的金融期刊上发表文章。

Sornette教授开始尝试着解答这个问题——不是通过传统的金融学方法，而是将物理学思想引入其中。作为2004年出版的《股市为什么会崩盘》(Why Stock Markets Crash)一书的作者，Sornette教授实质上是希望更深刻地理解泡沫的形成和发展。在对复杂体系的分析中，他独自——或者是和极少数几个人一起——引领着三个并行领域：纯物理学、应用经济学和计量经济学，以及市场从业人员。

在《股市为什么会崩盘》一书中，Sornette教授全面分析了一个由其提出的预测市场泡沫的模型——对数周期幂律（LPPL）模型。该模型对之后许多次市场泡沫都进行了准确的预测，由于该模型由Johansen，Ledoit和Sornette共同提出并完善，因此也被称为JLS模型。我们来聊一聊它。

什么是对数周期幂率模型？

• [color=rgba(0, 0, 0, 0.65)]

  如果你有好奇心，那么你一定想知道LPPL模型的实战结果到底如何。下面我再现了LPPL模型预测2015年夏天A股市场的泡沫。

  P.S 这次股灾虽然我逃顶了，也许我马后炮了~ :)

  
  
  
  

• <matplotlib.axes.AxesSubplot at 0x663c250>

• 

• 模型预测的临界时间（Critical Time）为365，即为6月10日（350）之后的15个交易日左右。实际股灾时间为6月15日（353），比实际结果晚10个交易日左右。
• lib库代码，请保存并命名为lppltool
• lib库代码，请保存并命名为lppltool.txt (5.39 KB)
  2018-10-22 12:01:29 上传
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关键词：数量化投资 量化投资 数量化投资系列 对冲基金、量化投资。 量化投资论坛

请问您这个代码的算法是否是对参数进行降维之后的呢（4个参数或3个参数），还是直接估计了7个参数呢？