جميع الكتب

مهني

1 Markets I: The Ecosystem and Exchange-Traded Marketsالأسواق عبر الإنترنت 2 Markets II: Rates, FX and Creditالأسواق عبر الإنترنت 3 Markets III: Commodities, Energy and Cryptoالأسواق عبر الإنترنت 4 Quantitative Methodsالأساليب عبر الإنترنت 5 Derivatives and Volatilityالمشتقات عبر الإنترنت 6 Rates, Credit, XVA and Riskالفائدة والائتمان والمخاطر عبر الإنترنت 7 Research Craft: Predictors, Backtests, Measurement, Portfoliosالبحث عبر الإنترنت 8 Strategies I: Equities and Futuresالاستراتيجيات عبر الإنترنت 9 Strategies II: Volatility, Relative Value, Macro and the Bank Desksالاستراتيجيات عبر الإنترنت 10 Microstructure and Executionالتنفيذ عبر الإنترنت 11 Market Making and High-Frequency Tradingصناعة السوق عبر الإنترنت 12 Machine Learning for Marketsتعلم الآلة عبر الإنترنت 13 Low-Latency Softwareالتكنولوجيا عبر الإنترنت 14 Networks, Hardware and Trading Infrastructureالتكنولوجيا عبر الإنترنت 15 Research, Data and Risk Platformsالتكنولوجيا عبر الإنترنت 16 The Desk and the Firmالشركة عبر الإنترنت 17 The Industry: Firms, Roles and Careersالمسارات المهنية عبر الإنترنت 18 The Interview Bookالمسارات المهنية عبر الإنترنت
التطبيقات حول المدرب تسجيل الدخول ابدأ القراءة

Quantitative Finance · المسرد

ما معنى Long memory, fractional differencing, Hurst exponent؟

يُعرف أيضًا باسم: long memory · fractional differencing · Hurst exponent

Definition 17.10 Quantitative Methods · الفصل 17 — Linear Time Series

A stationary process has long memory if its autocorrelations decay like a power, ρ(h)∼ch2d−1\rho(h) \sim ch^{2d-1} with 0<d<120 < d < \frac12, so that they are not summable. Fractional differencing applies (1−L)d=∑j≥0wjLj(1 - L)^d = \sum_{j \ge 0}w_jL^j with w0=1w_0 = 1, wj=wj−1(j−1−d)/jw_j = w_{j-1}(j - 1 - d)/j; the ARFIMA(0,d,0)(0, d, 0) process is (1−L)dXt=εt(1 - L)^dX_t = \varepsilon_t (Granger and Joyeux, 1980; Hosking, 1981). The Hurst exponent is H=d+12H = d + \frac12, measured by the growth of ranges or variances of partial sums like nHn^H (Hurst, 1951).

اقرأ في الفصل →