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【分形理论在量化投资中的应用】分形理论在量化投资中的作用

时间:2013-09-28   来源:量化投资   点击:

分形理论

分形几何的诞生接近30年,但它对多种学科的影响是极其巨大的。分形理论在生物学、地球物理学、物理学和化学、天文学、材料科学、计算机图形学、语言学与情报学、信息科学、经济学等领域都有广泛的应用。

几种典型的分形包括:三分康托集、Koch曲线、Julia集等。分形的维数是重要概念,主要有拓扑维数、Hausdorff维数、容量维数和相似维数。

分形有很多不同的实现算法,但是具体哪种算法更有效、更实用则要针对不同的情况。分形的描述常用的方法有L系统和IFS系统两种,从它们所绘制出的分形来说,L系统要比IFS系统简单。L系统只是简单的字符串的迭代,而IFS系统在这方面要复杂得多,如Julia集等。

分形理论在量化投资应用中,主要是利用分形分布来预测走势的规律。

分形理论在量化投资中的作用

研究表明,股市走势满足下面两个法则:

①每个单位时间内的股票价格变动分布,服从特性指数D≈1.7的对称稳定分布;

②单位时间不论取多大或多小,其分布也是相似的。也就是说,适当地改变尺度,就可成为同样的分布。

多重分形理论通过一个标度范围来描述复杂系统的局部特征,能够得到许多被简单分形方法所忽略的信息,被认为是迄今为止最为全面的描述价格波动特征的模型。

多重分形理论一个重要的应用就是Hurst指数,Hurst指数和相应的时间序列分为3种类型:当H=0.5时,时间序列是随机游走的,序列中不同时间的值是随机的和不相关的,即现在不会影响将来;当0≤H≤0.5时,这是一种反持久性的时间序列,常被称为“均值回复”。如果一个序列在前个一时期是向上走的,那么它在下一个时期多半是向下走,反之亦然。这种反持久性的强度依赖于H离零有多近,越接近于零,这种时间序列就具有比随机序列更强的突变性或易变性;当0.5≤H≤1时,表明序列具有持续性,存在长期记忆性的特征。即前一个时期序列是向上(下)走的,那下一个时期将多半继续是向上(下)走的,趋势增强行为的强度或持久性随H接近于1而增加。


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