沪铜期货市场的多重分形谱应用研究

发布时间：2017-10-26 08:03

  本文关键词：沪铜期货市场的多重分形谱应用研究

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【摘要】：本文将分形理论引入沪铜期货的价格波动行为中,运用多重分形对沪铜期货市场的波动行为进行识别和刻画,并将多重分形参数引入沪铜期货风险测度指标中,结合分形谱参数,根据不同的投资者给出了相应的投资策略,拓展了多重分形的应用,为进一步应用多重分形进行风险管理奠定了一定的理论基础。 正态性检验表明沪铜期货市场存在显著的“尖峰、后尾、有偏”特征,沪铜收益率序列不服从正态分布。Q统计量表明沪铜期货市场时间收益率序列在不同时间标度下存在序列相关性。通过赫斯特(Hurst)指数检验,发现沪铜期货市场存在多重分形特征,并且收益率序列存在长期记忆性。 通过实证分析沪铜期货收益率序列在不同条件下的多重分形谱,发现沪铜期货市场存在标度不变性,并且多重分形谱的基本形状是不变的。在不同的去趋势阶数下,一阶MF-DFA获得的多重分形强度最强；不同时间标度下的多重分形谱形状基本不变,但谱宽度随着时间标度的增加而增大；通过移动窗口的方法,得出沪铜期货市场在任何时间段的分形谱都存在,谱形态不变,但是相关的参数会有所不同。 △∝可以表征某一交易日价格波动幅度的绝对大小,可用作价格波动绝对幅度的测度指标。△f本身具有正负号,当△f0时,表明价格在平均价格上方运行的时间较长,此时带给投资者的感觉是认为市场价格走强,且△f越大,投资者感觉到的价格走强势态越强；反之,△f越小,投资者认为价格走向疲软,此外,实证研究发现△f的波动走势与沪铜期货价格的波动走势表现出高度的相似性。因此,△∝具有测度价格波动相对大小和△f具有测度价格波动的相对方向的特性,我们利用这两个参数构造风险测度指标Rf(T)=△(?)(τ). sign(△f(τ)).e|△f(τ)|,用来测度沪铜期货价格的市场风险。进一步,联合收益率r,实证了Rf的预测能力,结果表明通过分形谱参数构建的风险测度指标能够有效预测波动。 进一步深挖多重分形谱参数的应用,分析波动趋势转折点当日的△f和前三个交易日的△f组合Cs(△f),发现Cs(△f)能够有效地识别沪铜期货价格波动的趋势转折点。当出现-++或+--两种Cs(△f)的组合时,波动趋势将有较大的可能发生逆转,这种方法对于大幅波动趋势转折点的识别是有效的。基于此,我们提出了针对不同的风险偏好者的风险管理操作策略。并且,实证分析了所提出的操作策略的有效性。结果显示,用多重分形谱参数、结合价格波动趋势的转折点识别方法和市场风险测度指标,提出的期货市场风险管理的操作策略,能够在很大程度上实现期货市场风险管理,可以为期货投资者带来超额收益。
【关键词】：多重分形 多重分形谱 预测 风险管理
【学位授予单位】：北方工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：F724.5;F764.2
【目录】：

• 摘要3-4
• ABSTRACT4-7
• 1 绪论7-13
• 1.1 研究背景和意义7-8
• 1.2 国内外研究现状8-11
• 1.2.1 分形理论的发展阶段8-9
• 1.2.2 多重分形理论在金融市场上的应用9-11
• 1.2.3 现有文献的不足11
• 1.3 研究内容框架11-13
• 2 沪铜期货市场多重分形特征检验13-19
• 2.1 沪铜期货收益率序列的基本统计特征分析13-16
• 2.1.1 样本数据的选取13-14
• 2.1.2 沪铜期货市场正态性检验14-16
• 2.2 多重分形特征的检验(通过Hurst指数)16-19
• 2.2.1 赫斯特指数16-17
• 2.2.2 实证检验17-19
• 2.3 本章小结19
• 3 沪铜期货时间序列的多重分形谱形态分析19-30
• 3.1 MF-DFA计算多重分形谱19-20
• 3.2 沪铜期货市场的多重分形谱相关特征20-30
• 3.2.1 不同去趋势阶数下的多重分形谱20-25
• 3.2.2 不同时间标度下的多重分形谱25-27
• 3.2.3 不同数据长度下的多重分形谱27-30
• 3.3 本章小结30
• 4 基于多重分形谱参数的沪铜期货市场风险测度指标30-40
• 4.1 基于移动窗口的定性描述31-33
• 4.2 基于分形参数的风险指标定义33
• 4.3 基于分形参数的风险指标有效性检验33-39
• 4.4 本章小结39-40
• 5 基于多重分形谱的期货市场风险管理40-50
• 5.1 基于多重分形谱的价格波动趋势转折点40-44
• 5.2 基于多重分形谱的期货市场风险管理策略44-46
• 5.3 期货市场风险管理的实证分析46-48
• 5.4 基于Cs(△f)组合操作策略有效性48-49
• 5.5 本章小结49-50
• 结论50-51
• 参考文献51-54
• 附录54-58
• 申请学位期间的研究成果及发表的学术论文58-59
• 致谢59

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前3条

1 周孝华,宋坤;高频金融时间序列的异象特征分析及应用——基于多重分形谱及其参数的研究[J];财经研究;2005年07期

2 周孝华;宋坤;杨秀苔;;股票价格持续大幅波动前后多重分形谱的异常及分析[J];管理工程学报;2006年02期

3 李其德;王军;;基于Ising模型的股票价格统计特征及模拟[J];北京交通大学学报;2007年06期

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本文编号：1097745