【摘 要】
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证券市场并不是一个均衡的线性系统,而是具有分形特征的非线性复杂体系,分形理论对于描述非线性特征具有广泛适应性,因此本文试图探究在分形市场理论背景下从微观到宏观对中国证券市场的分形特征进行不同维度的分析。本文以上证综指、沪深300、深证成指为代表,依次通过自相似性检验、JB检验、Q-Q图检验等方法说明样本数据具有“尖峰厚尾”的特性。宏观角度上,首先,采用R/S分析法和DFA分析法从单重维度分别估计了
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证券市场并不是一个均衡的线性系统,而是具有分形特征的非线性复杂体系,分形理论对于描述非线性特征具有广泛适应性,因此本文试图探究在分形市场理论背景下从微观到宏观对中国证券市场的分形特征进行不同维度的分析。本文以上证综指、沪深300、深证成指为代表,依次通过自相似性检验、JB检验、Q-Q图检验等方法说明样本数据具有“尖峰厚尾”的特性。宏观角度上,首先,采用R/S分析法和DFA分析法从单重维度分别估计了日标度、周标度、月标度下样本数据的Hurst指数,证实3个指数存在长期记忆性,发现上海股市长记忆性的特征更加显著;其次,基于V统计量法和BB模型分别测出指数的非循环周期长度为250天并且合理划分出股市的牛熊市,最后,借助移动窗口获得每一时点的移动Hurst指数,发现指数收盘价的牛熊市转换或者延续伴随着Hurst指数的极大值或者极小值。微观角度上,基于多重维度下用MF-DFA分析法计算不同阶数q下的(),结合波动函数、尺度函数、多重分形谱证明我国股市内部结构的不均匀性质,且发现上海的股票市场奇异性大于深圳股票市场,证实股市具有多重分形的结构特征的同时发现收益率序列波动较小时,移动Hurst指数越接近1,收益率序列波动较大时,移动Hurst指数越接近0。在文章最后以Hurst指数作为量化指标,构建了择时策略模型并通过模拟交易,将其与经典的双均线择时比较得出Hurst指数择时策略在胜率表现、累计收益率和平均收益率等指标表现效果更佳。
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