基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析

1、基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析 基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析*吳文鋒 吳沖鋒**（上海交通大學(xué)管理學(xué)院，200052）摘要 傳統(tǒng)的基于時間標(biāo)度的股價動力學(xué)分析方法缺乏考慮成交量的重要作用，本文在股價調(diào)整的成交量進程時間假設(shè)下，提出基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析方法。通過對上證綜合指數(shù)的實證研究，結(jié)果表明基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析方法的可行性和有效性。關(guān)鍵詞 成交量標(biāo)度 成交量進程時間假設(shè) 股價1 引言長期以來，成交量一

2、直被金融實務(wù)界看作影響價格變動的重要因素，它是交易者從市場上能觀察到的除了價格之外的另一重要變量。交易者從成交量中獲取信息進行學(xué)習(xí)，并據(jù)此制定交易策略。在金融理論上，成交量與股價變動絕對值之間呈正相關(guān)關(guān)系，成交量影響股票收益率的自相關(guān)性、互自相關(guān)性和慣性效應(yīng)，成交量已作為金融或宏觀經(jīng)濟事件的“信息含量”的一種度量方法。但是，傳統(tǒng)的基于時間標(biāo)度的股價動力學(xué)模型卻很少考慮成交量在股價分析中的重要作用，而且基于時間標(biāo)度的股價模型都要一個隱含的

3、假設(shè)：股票價格的調(diào)整是基于固定的日歷時間間隔推進的。而實際上，股價的推進是按它自己的交易時間進行的，本文在股價調(diào)整的成交量進程時間假設(shè)的基礎(chǔ)上，提出基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析的基本思想和基本方法，并通過對上證綜合指數(shù)的實證研究證實了基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析方法的可行性和有效性。2 成交量進程時間假設(shè)2.1 成交量進程時間假設(shè)我們都是以固定的日歷時間間隔記錄經(jīng)濟世界和金融市場中的經(jīng)濟變量，比如宏觀經(jīng)濟統(tǒng)計中的 GDP 年增長

4、率，消費價格指數(shù)月變化率，金融市場中的股票價格的日收盤價。對這些金融經(jīng)濟變量的傳統(tǒng)的時間序列分析都有一個隱含的假設(shè)：這些變量是以固定的日歷時間進程推進的。但是，大量的研究發(fā)現(xiàn)，這些經(jīng)濟變量并不是以固定的日歷時間進程推進的，而是以它自己的經(jīng)濟時間推進的。比如，經(jīng)濟周期就是一個獨立的經(jīng)濟時間單位，即有關(guān)經(jīng)濟周期的變量的推進模式是從一個周期的一個階段進入下一個階段，而不是* 國家杰出青年科學(xué)基金（70025303）和教育部跨世紀(jì)優(yōu)秀人才資助

5、項目** 吳文鋒，1975年生，博士研究生，Email:wenfengwu@sina.com。吳沖鋒，1962年生，博士，教授，博 導(dǎo)。主要研究方向：金融工程與金融復(fù)雜性。) min /( ) max / min 1 ( t t t z z Vol Vol c ? ? ?式（2）所表示的成交量進程時間轉(zhuǎn)換函數(shù) ，可滿足上面提出的 5 個條件。 ) (t g ?3 基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析3.1 基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析的

6、基本思想3.1.1 傳統(tǒng)的基于時間標(biāo)度的股價動力學(xué)在金融市場中，有三個最基本的要素：時間、價格和成交量。對于這三個要素，時間為一個標(biāo)度，用于記錄價格和成交量，價格和成交量隨著時間的前進而推進。通過時間的標(biāo)度，我們得到兩個時間序列（基于時間標(biāo)度的序列）：價格序列 和成交量序列 。 t P t Vol目前所有的理論研究和實務(wù)分析，圍繞著這兩個序列可分成三類：①單獨研究價格序列 t P的行為；②單獨研究成交量序列 的行為；③研究 和 之間的

7、行為。例如：傳統(tǒng)的 t Vol t P t Vol資產(chǎn)定價模型，研究的就是股票價格 的衍生變量收益率 的結(jié)構(gòu)和動力學(xué)關(guān)系。 t P t r傳統(tǒng)的基于時間標(biāo)度的股價動力學(xué)可用下式（3）表示：（3） t t t I f P ? ? ? ? ) ( 1其中： 為 時刻的股價； 表示 時刻之前可獲取的信息，比如 時刻之前的股價； t P t 1 ? t I t t f表示股價與其前期信息之間的函數(shù)關(guān)系； 為隨機誤差項。 t ?式（3）刻劃的股價

8、動力學(xué)模型，比如當(dāng) ， 為線性函數(shù)時，即為隨機游走 1 1 ? ? ? t t P I f模型。自回歸 AR 模型、移動平均 MA 模型、自回歸移動平均 ARMA 模型等都是常用的線性動力學(xué)模型，非線性模型如神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型等。3.1.2 從時間標(biāo)度到成交量標(biāo)度由于按照時間標(biāo)度得到的股價序列 進行分析可能就會很困難，即式（3）中 為非 t P f線性函數(shù)。現(xiàn)在我們放棄原來的時間標(biāo)度，而使用成交量標(biāo)度來分析股價動力學(xué)：（4） Vol Vol

9、 Vol I f P ? ? ? ? ) ( 1其中： 為 時刻的股價； 表示 時刻之前可獲取的信息，比如 時刻之前 Vol P Vol 1 ? Vol I Vol Vol的股價； 表示基于成交量標(biāo)度的股價與其前期信息之間的函數(shù)關(guān)系； 為隨機誤差項 f Vol ?。對于式（4） ，我們使用成交量標(biāo)度進行股價動力學(xué)分析包括三個步驟：①標(biāo)度成交量 時刻；②構(gòu)造基于成交量標(biāo)度的股價序列；③進行基于成交量標(biāo)度的股價動力學(xué)分析，即求解函數(shù) 。 f