股票市场的高频数据和多体模型

论文摘 要 : 研究股票市场的动力学行为是一热门的研究领域,吸引了来自各个不同领域的科学家的兴趣.股票市场是一个多体相互作用的复杂体系.该体系具有一些和物理学中的复杂（略）计性质,例如长程关联,自相似性和普适性.我们运用统计物理里面的概念和方法,通过分析高频股票序列研究股票市场的微观结构以及构造多体模型模拟市场的动力学.这一新兴交（略）金融物理. 第一章,我们首先回顾了金融物理的发展背景,其中包括一个简短的有关股票市场的历史回（略）的诞生以及金融物理对物理研究的贡献.接着我们介绍了目前有关金融市场研究的一些热门课题,例如对高频股票时间序列的经验分析和基于股民个体行为的多体模型研究. 第二章,我们观测（略）指数和（略）的指数的日度数据和分钟数据的统计特性,主要测量波动率的分布,自关联函数,DFA函数,以及收益率和波动率的关联函数.通过对日度数据的波动率的分布,自关联函数和DFA函数的测量,我们发现由中国的股票指数测得的结果和德国的DAX指数测得的结果是定性一致的.但是对于分钟数据的分析表明,中国的股票指数的动力学行为不同于德国的DAX指数.我们通过分析日度数据和分钟数... The study of the dynamics of the st（omitted）s is a popular research field and much attention of the scientists from different fiel（omitted）n drawn to it. The stock market is a plex dynamic system with multibody interactions. It has some stati（omitted）perties as many other physical plex systems, e.g., long-range corre（omitted）lf-similarity, and universality. Using the concepts and methods from statistical physics, we try to study the microstructure of the stock markets based（omitted）alysis o...目录:Abstract 第5-7页 中文摘 要 第8-10页 1 Introduction 第10-22页 ·,Background 第10-13页 ·,History of stock markets 第10页 ·,Emergence of Econophysics:from Physics to Economics 第10-13页 ·,Inverse contribution:from Economics to Physics 第13页 ·,Empirical analysis 第13-19页 ·,Multi-agent models 第19-22页 2 Dynamic properties of German DAX and Chinese indices 第22-38页 ·,Data analysis and volatility distribution 第23-26页 ·,Volatility autocorrelation function and detrended fluctuation analysis 第26-33页 ·,Return-volatility correlation and a retarded volatility model 第33-36页 ·,Summary 第36-38页 3 Persistence probabilities 第38-53页 ·,Definition of persistence probabilities 第38-40页 ·,Persistence probabilities of German DAX and Chinese indices 第40-45页 ·,General persistence probabilities 第45-48页 ·,Nonlocal description of return-volatility correlation 第48-51页 ·,Summary 第51-53页 4 Minority games (MGs) with score-dependent and agent-dependent payoffs 第53-75页 ·,Standard MG with score-dependent and agent-dependent payoffs 第54-61页 ·,Grand canonical MG and persistence probability 第61-67页 ·,Market efficiency and long-range volatility correlations 第67-71页

·,Thermal MG with score-dependent and agent-dependent payoffs 第71-73页 ·,Summary 第73-75页 5 Herding models with feedback interactions 第75-95页 ·,Herding model with volatility interaction 第76-82页 ·,Two-phase phenomena and herding models 第82-88页 ·,Modeling interaction with trading volume in financial dynamics 第88-93页 ·,Summary 第93-95页 6 Conclusions 第95-99页 Bibliography 第99-105页 List of publications and manuscripts 第105-106页 Acknowledgements 第106页