在均值回归模型中,我们假设目标变量的变动是由自身均值与随机扰动项的组合所引起的。 模型原理 均值回归模型的原理是基于一个简单的概念,即变量的值在一定时间内有回归的趋势,即向自身的均值回归。这意味着,如果一个变量的值偏离了其均值,那么它有一个趋势向均值回归的力量。 应用领域 均值回归模型在金融领域的应用...
在金融学中,均值回归是价格偏离均价或价值一定程度后向其靠拢的规律。本质上,均值回归就是哲学思想中所说的『物极必反』。用大白话可以简单地概括为 “ 涨多必跌,跌多必涨 ”。 NO:02 在商品期货交易中,对于均值回归模型的应用场景,选择跨期价差是非常理想的交易标的。即对不同交割期的合约同时进入低买高卖,...
均值回归是一种量化模型,用于预测股票或其他金融资产的收益。该模型基于时间序列数据,通过计算历史平均收益率,预测未来一段时间内资产的预期收益率。 均值回归模型的基本假设是资产的收益率在长期内会回归到其历史平均水平。根据该假设,模型会根据资产的历史收益率计算出一个平均收益率,并将未来一段时间内的收益率预测...
3、在提供的天数超过23天之后,均值回归会优于多元回归 2.4 模型构建 基于2.3的结论,实际上我们已经得出了一个比较合理的模型方法,如果自变量的个数小于23天,则采用多元回归,如果超过23天,则采用均值回归。具体的预测值可以使用上文中对应的回归函数进行计算。 四、模型应用 我们可以将上文中,多元回归模型所获得的参...
1、 长期看,均值回归具有必然性 均值回归从理论上讲应具有必然性,尤其是把时间的维度拉长。例如,某个地区的降水量,不可能总是上升或下降,一种趋势不管其持续的时间多长,都不可能永远持续下去。在一些年份内,某地的降水量呈持续上升或下降,但是随着时间的推移,就会呈现出均值回归现象。因为天气变化是一个复杂适应性...
均值回归是指股票价格、房产价格等社会现象、自然现象(气温、降水),无论高于或低于价值中枢(或均值)都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。 据这个理论,一种上涨或者下跌的趋势不管其延续的时间多长都不能永远持续下去,最终均值回归的规律一定会出现。 大数定律:是一种描述当试验次数很大时所呈现的概率性质的定律。
一种常用的均值回归量化模型是随机漫步模型。该模型假设股票价格会随机游走,即遵循一个随机过程,逐渐接近其均值。这个过程可以被视为一种无偏随机波动,类似于在水中滴入一滴墨水,随着时间的推移,墨水滴会逐渐扩散到整个水体,最终与水体融为一体。 另一种模型是鞅模型,它基于市场价格受到过去价格信息影响的前提,通过引...
均值回归模型的公式如下: Yt = α + βXt + εt 其中,Yt表示市场价格在时间t的值,Xt表示市场价格在时间t-1的值,α和β是常数,εt是误差项。通过对历史数据进行回归分析,我们可以得到α和β的值,从而预测未来价格的走势。 均值回归模型的优点是,它可以有效地预测市场价格的走势,特别是在短期内。此外,均值回...
均值回归是指股票价格、房产价格等社会现象、自然现象(气温、降水),无论高于或低于价值中枢(或均值)都会以很高的概率向价值中枢回归的趋势。 丹尼尔·卡尼曼对均值回归的评价非常高,他认为回归现象的意义不亚于发现万有引力。 最早发现均值回归的鼻祖是弗朗西斯·高尔顿爵士,他和达尔文是表兄弟,是19世纪英国最伟大的科学...
除了简单的一元线性回归模型外,均值回归模型在实际应用中还有很多进阶的应用场景,例如多元线性回归模型、加权最小二乘法等。在MATLAB中,regress函数同样适用于这些进阶应用,通过调整自变量的维度和参数设置,我们可以轻松实现对多元线性回归模型的参数估计。 下面是一个使用多元线性回归模型的示例: ```MATLAB 生成随机数据 ...