非线性分析方法在沪市高频时间序列中的应用

为研究高频金融时间序列的可预测性,尝试运用相空间重构和偏差计算分析方法预测t+1时刻股指瞬态变化方向。相空间重构可以保持原高频时间序列的某些信息,这些信息是对系统行为的近似描述。通过这种近似行为的描述,发现当时间t足够大时,即t→∞,系统的特性会被更好地反映出来;运用动态系统偏差来描述系统特性,分析系统的瞬间情况,而这种偏差等价于Jacobian矩阵的迹,它是用来测量无穷小的相空间量V(t)沿着轨迹x(t)的变化率。以沪市综合指数5 min高频数据为实证研究对象,预测t+1时刻股指瞬态变化方向,再和实际股指运动方向做比较,效果比较好。