涨幅和跌幅的关系

  1. 整体幅度关系
    下图为幅度随时间变化:
    image幅度分布的小提琴图:
    image

    去除大量离群值看一下,只取了幅度 <0.01 的部分:
    image

    1. 中央的白点:表示数据的中位数。
    2. 黑色的厚线:表示数据的四分位范围,即包含中间 50% 的数据的范围。
    3. 小提琴的宽度:在任何给定的 y 值,小提琴的宽度表示数据在那个 y 值的密度。宽的部分表示数据集中的区域,而窄的部分表示数据稀疏的区域。
    4. 多模态:小提琴有多个“峰”,表明数据是多模态的,即有多个频繁出现的值。

    假定周期为 7,没有发现有什么规律:
    image
    分开对比涨幅可跌幅,涨幅的幅度可能平均大于跌幅:
    image
    涨幅描述性统计:
    count 5.046585e+06
    mean 1.159142e-03
    std 2.948581e-03
    min 0.000000e+00
    25% 0.000000e+00
    50% 0.000000e+00
    75% 1.000000e-03
    max 1.264000e+00
    Name: 幅度, dtype: float64
    跌幅描述性统计:
    count 5.124243e+06
    mean 1.157033e-03
    std 2.903004e-03
    min 0.000000e+00
    25% 0.000000e+00
    50% 0.000000e+00
    75% 1.000000e-03
    max 4.940000e-01
    Name: 幅度, dtype: float64

    斜率计算:

    斜率=幅度变化/持续时间
    斜率随时间变化:
    image
    斜率的分布(bin=100):
    image
    幅度与斜率的关系:
    image

    基本是正相关?
    热力图:
    验证了幅度和斜率是正相关的猜想
    image

image
image

  1. 涨-跌

    • 解释: 在一个上升趋势后出现了一个下降趋势。这可能表明市场的反转或调整正在发生。
  2. 涨-平

    • 解释: 在一个上升趋势后市场保持稳定,没有显著的上升或下降。
  3. 跌-涨

    • 解释: 在一个下降趋势后出现了一个上升趋势,可能表明市场正在反弹。
  4. 跌-平

    • 解释: 在一个下降趋势后市场保持稳定。
  5. 平-涨

    • 解释: 在一个平稳的时期后市场开始上升。
  6. 平-跌

    • 解释: 在一个平稳的时期后市场开始下降。

转移概率矩阵:
image

  • 代表 当前状态,即当前时刻的状态是涨、跌还是平。
  • 代表 下一个状态,即下一个时刻的状态是涨、跌还是平。
  • 矩阵中的每个元素 代表从当前状态转移到下一个状态的概率。

例如:

  • 在“涨”行和“跌”列的交叉点处的值代表了在当前时刻为“涨”的条件下,下一个时刻为“跌”的概率。
  • 在“跌”行和“平”列的交叉点处的值代表了在当前时刻为“跌”的条件下,下一个时刻为“平”的概率。
  • 以此类推。

转移概率矩阵提供了可以用来了解时间序列动态的重要信息。特别是:

  1. 哪些转移是最常见的:更高的概率值意味着该转移更为常见。
  2. 哪些转移是不常见的:较低的概率值则表示相应的转移较为罕见。

如果某一行的一个元素特别高,这表明该状态有很高的可能性保持不变。例如,如果“涨-涨”转移的概率很高,这意味着“涨”状态通常会持续到下一个时刻。

分析这个矩阵可以帮助理解不同状态之间的转移动态,这可能对预测未来的状态非常有用。

  • 算法
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