Jaka jest faktyczna siła persystencji na rynku kapitałowym?

No dobra, wykładnik Hursta nie jest taki super jak się wydaje. Mówiąc krótko, jeśli stopy zwrotu nie są gaussowskie, to (Houston) mamy problem. Nieskończona wariancja może być źródłem pomyłek z długozasięgowymi autokorelacjami. Dziś się naoglądamy tego problemu nieco więcej. Ogólnie biorąc wnioskuję, że prawdopodobieństwo uporczywości miesięcznego kierunku giełdy amerykańskiej wynosi tylko 0.6, a nieliniowa autokorelacja stóp zwrotu 0,32.

To nawet zabawne, że wykładnik Hursta okazuje się nie być tym czym chciał sam Hurst. Ale nie przejmujmy się, tak czasami bywa. Wiecie do czego były stworzone pierwotnie liczby urojone? Do tego żeby takie równanie: x^2 + 1 = 0 miało rozwiązanie oraz żeby swobodnie rozwiązywać równania trzeciego stopnia. Na szalony pomysł wprowadzenia pierwiastka z -1 wpadł Geronimo Cardano, który nawiasem mówiąc został za to uwięziony pod zarzutem uprawiania czarnej magii. Z pewnością musiały nim targać jakieś czarne moce, gdyż przewidział datę swojej śmierci i aby nie być gołosłownym 21 września 1576 r. popełnił samobójstwo. Potem okazało się, że liczby urojone - czy szerzej - zespolone mają dużo szersze zastosowanie w wielu zagadnieniach matematyki i fizyki. W statystyce liczba urojona jest niezbędna. Ale za bardzo odszedłem.

Przypominam, że wykładnik Hursta można wyrazić w postaci:



gdzie v to pochodna ułamkowa Riemanna–Liouville'a, zaś α to parametr "rozciągłości" rozkładu Levy'ego.

Jeśli pomiędzy kolejnymi obserwacjami nie ma żadnych zależności, wtedy wzór sprowadza się do H = 1/α. Dla ruchu Browna H = 1/2. Dla ułamkowego ruchu Browna H = v + 1/2.

Skoro korelacja pomiędzy danymi zależy jedynie od v, to można się spodziewać, że jeśli dyrektywnie ustanowimy, iż zarówno ułamkowy ruch Browna jak i ułamkowy ruch Levy'ego posiadają taką samą korelację, to oba procesy będą mieć tę samą pochodną ułamkową. Oznacza to, że H(B) i H(L) będą różnić się jedynie parametrem α, gdzie H(B) - wykładnik Hursta dla ruchu Browna, H(L) - wykładnik Hursta dla ruchu Levy'ego.

Załóżmy, że dla rynku akcji 1 < α < 2, czyli 0.5 < 1/α < 1. Zapiszmy:

1/α = x + 0.5, gdzie x < 0.5

W internecie możemy znaleźć darmowy program J. Nolana do wyliczania parametrów rozkładu stabilnego (rozkład stabilny jest szerszym pojęciem niż rozkład Levy'ego). Metod ich estymacji jest sporo. Dane dotyczyły miesięcznych stóp zwrotu S&P500 od 1933 r. Metoda estymatora maksymalnego prawdopodobieństwa (MEMP) prowadzi do wyniku α = 1.7024. Z kolei metoda prostego charakterystycznego estymatora parametrów (MPCEP) daje α = 1.7987. Jednak, analizując obie metody dla losowych ruchów Browna przy próbie nie większej niż 950 obserwacji doszedłem do wniosku, że MEMP ogólnie rzecz biorąc daje lepsze wyniki niż MPCEP: MEMP oblicza, że α równa się prawie 2, zaś MPCEP zaniża wyniki. Używać zatem będziemy MEMP.

Wobec tego:

1/1.7024 = 0.587 = x + 0.5 => x = 0.087

A więc

H(L) = v + x + 0.5 = v + 0.087 + 0.5
H(L) - 0.087 = v + 0.5
H(B) = v + 0.5

Wiemy jednocześnie (http://gieldowyracjonalista.blogspot.com/2010/05/wykadnik-hursta-dla-dziennych-stop.html), że wykładnik Hursta dla miesięcznych stóp zwrotu S&P500 wyniósł ok. 0,79. Pytanie, czy wynik ten stanowi H(B) czy H(L)? Oczywiście ze względu na to, że mamy do czynienia z nieskończoną wariancją, to obliczony H już zawiera zawyżoną wartość. Oznacza to, że H(L) = 0.79. Przy czym nie znaczy to, że poprawnie wyznaczyliśmy tę wartość. Wprawdzie droga w ruchu Levy'ego skaluje się podobnie jak w ułamkowym ruchu Browna, czyli t^H, lecz zaznaczam, że skrót R/S oznacza: Rozstęp/Odchylenie standardowe.

Mimo to uznamy, że dotychczasowa analiza R/S poprawnie wyznaczyła H(L). Persystencja dla ułamkowego ruchu Levy'ego ma miejsce gdy 1/α < H < 1. Ponieważ jednak H(L) nie mówi o prawdopodobieństwie dalszego kierunku zmiennej, to musimy przekształcić H(L) w H(B). To zrobiliśmy wcześniej. Powtórzmy więc poprzedni zapis:

H(L) - 0.087 = v + 0.5 = H(B)

i zastąpmy H(L) 0.79:

0.79 - 0.087 = v + 0.5
0.703 = v + 0.5 = H(B)

Wyniku tego nie możemy jeszcze traktować jako prawdopodobieństwo wystąpienia pozytywnej korelacji. Wartość oczekiwana E(H) dla 44 okresów wynosi 0.6. Wartość ta oznacza, że dla błądzenia przypadkowego dla okresu 44 mielibyśmy właśnie taki wykładnik H. Wynika z tego, że powinniśmy jeszcze odjąć 0.1 od 0.7, aby "dorównać" wartość oczekiwaną H do 0.5. A zatem siła kontynuacji kierunku kursu wynosi P = 0.6.

Wzór na współczynnik korelacji nieliniowej związany z długą pamięcią wyrażony jest w postaci:



Po podstawieniu 0.7 do tego wzoru otrzymamy korelację C równą 0.32.

Jeśli chodzi o polskie indeksy, to na razie liczba obserwacji na poziomie miesięcznym wydaje się zbyt mała, by wyciągać jakieś wnioski.

Przeanalizujemy za to WIG i kilka spółek na poziomie dziennym. Wykładniki Hursta obliczone metodą R/S są istotne statystycznie.

WIG 3.07.2001-30.07.2010

H wyliczony z R/S = 0.6, E(H) = 0.557

α = 1.739
1/α = 0.575

H(B) = 0.6 - 0.075 = 0.525
P = 0.525 - 0.057 = 0.468

Czyli należałoby przyjąć, że dzienne stopy zwrotu WIG wcale nie są nieliniowo skorelowane, a proces WIG jest zwykłym procesem Levy'ego.

LOTOS: 9.6.2005-30.7.2010

H wyliczony z R/S = 0.62, E(H) = 0.563

α = 1.85
1/α = 0.54

H(B) = 0.62 - 0.04 = 0.58
P = 0.58 - 0.063 = 0.517.

Lotos możemy uznać za (słabo) persystentny. Analityk wynajęty przez jakiś fundusz odsłoniłby przed nami wizję, że LTS z prawdopodobieństwem 0.62 będzie kontynuował kierunek. W rzeczywistości trzeba uwzględnić nie tylko wartość oczekiwaną wykładnika Hursta, ale i fakt wystąpienia nieskończonej wariancji. Przypominam, że moje obliczenia nie muszą być poprawne. Ja sobie odejmuję od H alfa, bo tak sobie przyjąłem. Warto zwrócić uwagę, że współczynnik autokorelacji liniowej pierwszego rzędu jest istotny statystycznie. Możliwe więc, że ta malutka część autokorelacji nieliniowej wynika z tej liniowej. A znowu trzeba pamiętać, że abstrahujemy od kosztów transakcyjnych. Żeby ocenić czy faktycznie jesteśmy w stanie wyciągać coś ponad przypadek, to musimy stopy zwrotu możliwe do uzyskania dzięki autokorelacji skorygować o koszt prowizji. Tak czy inaczej gra z Lotosem, który w indeksie Wig20 okazywał się jednym z najbardziej persystentntych walorów, przestaje być tak atrakcyjna.

KGHM 3.07.2001-30.07.2010

H = 0.6, E(H) = 0.55

α = 1.788
1/α = 0.56

H(B) = 0.6 - 0.06 = 0.54
P = 0.54 - 0.05 = 0.49

KGHM okazuje się na poziomie dziennym zwykłym ruchem Levy'ego. Ciekawe jest to, że współczynnik korelacji liniowej pierwszego rzędu jest istotny statystycznie.

PAGED 3.07.2001-30.07.2010

H = 0.674, E(H) = 0.553

α = 1.1763
1/α = 0.85

No i mamy problem. MEMP wskazuje, że 1/α > H wyliczonego na podstawie R/S.

Są dwa wyjścia. Ponieważ H = v + 1/α, więc można by potraktować v jako ujemne, co by jednak oznaczało antypersystencję! Patrząc na wykres Paged trudno uznać to za prawdę. Wydaje się raczej, że problem leży w tym, że nasze H obliczone z R/S to nie jest H(L). Powinno być ono nie mniejsze od 0.85. Co robić? Moim zdaniem dopóki nie mam programu liczącego H(L), muszę przyjąć, że po prostu długa pamięć nie występuje. Jest to oczywisty szok. To co brałem dotychczas za nieliniową korelację okazuje się prawdopodobnie dużą częstością "zdarzeń rzadkich".


PGF 3.07.2001-30.07.2010

Spółkę wybrałem wyjątkowo, bo H - E(H) nie pokonuje dwukrotnie (1/N)^(0.5), ale prawie dwukrotnie.

H = 0.59, E(H) = 0.553

α = 1.54
1/α = 0.65

MEMP znowu prowadzi do zamętu, pozostaje uznać, że nie występuje żadna persystencja. Jest to zwykły proces ruchu Levy'ego.

ABPL 2.07.2007-30.07.2010

H = 0.658, E(H) = 0.56

α = 1.4231
1/α = 0.7

I znów H < 1/α.

A więc i ta spółka, choć początkowo zapowiadała się świetnie (H > 0.65), zaczyna tracić blask, nie wykazując długiej pamięci w dziennych zwrotach.


Podsumowanie

No niestety, już tak sympatycznie nie jest. Nie ma wątpliwości, że stopy zwrotu mają rozkład odbiegający od normalnego, a obliczenia sugerują, że jest to rozkład Levy'ego z nieskończoną wariancją i skończoną średnią. Oznacza to, że zwykła analiza R/S traci sens. Przykładem to ilustrującym jest choćby Paged, którego analiza R/S ujawniała jako wysoko persystentną spółkę w zmianach dziennych, lecz odwrotność wykładnika alfa przewyższała znacznie wykładnik Hursta, a to jest tylko możliwe gdy nieliniowe autokorelacje są ujemne. Ponieważ wykres kursu spółki nie wskazuje, żeby po wzrostach (spadkach) częściej zachodziły spadki (wzrosty), to domyślamy się, że analiza R/S musi zostać zmodyfikowana dla procesu Levy'ego. Dopóki nie mamy takiego narzędzia, musimy posiłkować się metodą polegającą na tym, że jeżeli 1/α > H, odrzucamy możliwość persystencji, a jeśli 1/α < H, kontynuujemy analizę, skupiając się na relacji pomiędzy H a E(H). Po sztucznym sprowadzeniu empirycznego H do H(B), sprawdzamy czy H(B) nadal jest większe od E(H). Jeśli jest większe, wtedy mamy przesłanki by uznać proces za persystentny. Okazało się, że po tej korekcie dzienny WIG staje się procesem bez długiej pamięci, co znaczy, że mało spółek posiada takową pamięć, co wywraca do góry nogami poprzednie wywody. W krótkiej liście spółek jedynie Lotos wykazał się słabą persystencją. Z kolei na poziomie miesięcznym odfiltrowany od inflacji indeks S&P500 wykazuje się nadal istotną persystencją po dokonaniu tej ostrej korekty. Podkreślam, że przedstawiony pomysł jest tylko mojego autorstwa i mogę się jeszcze gdzieś mylić. Bezpieczniej traktować to badanie z przymrużeniem oka.


Źródło:

A.M-Kodzis, Modelowanie procesów na rynku kapitałowym za pomocą multifraktali, 2003.

Ułamkowy ruch Levy'ego, czyli nic nie jest takie jakie się wydaje

Po przewałkowaniu wstępu o rozkładach Levy'ego i jego zastosowaniach w teorii portfela, wreszcie przechodzę do meritum sprawy, mianowicie ułamkowego ruchu Levy'ego będącego uogólnieniem ułamkowego ruchu Browna. Od razu ostrzegam, że dzisiejszy wpis jest dość trudny. Temat ten jednak podjęty być musi z trzech powodów. Po pierwsze przez książkę Petersa "Teoria chaosu a rynki kapitałowe" narosło wiele nieporozumień w kwestii długiej pamięci. Peters np. opisuje ułamkowe ruchy Browna, łączy je z rozkładem Levy'ego, krótko mówiąc plącze straszliwie. Po drugie wreszcie się dowiemy, jaki jest związek pomiędzy długą pamięcią, tłustymi ogonami rozkładów prawdopodobieństwa i nieskończoną wariancją. Po trzecie - i chyba najważniejsze - odsłonię fakt, iż prezentowane wcześniej wyniki badań nad persystencją na rynku kapitałowym (nie tylko moje, ale także wielu innych autorów) są obciążone występowaniem nieskończonej wariancji stóp zwrotu i ich interpretacja może nie być poprawna.

Ułamkowy proces ruchu Browna B(t) jest procesem gaussowskim (choć można się spotkać z określeniem uogólnionym procesem gaussowskim), a więc wariancja zmian X = B(t2)-B(t1) obliczana zwykłym wzorem:



Za wartość oczekiwaną podstawiamy zero. Dowodzi się, że wariancja ta jest równa t^(2H), 0 < H < 1, gdzie t - czas, H - wykładnik Hursta. Im mniejsze H, tym ruch posiada mniejszą "rozciągliwość". Dla zwykłego ruchu Browna H = 0.5. Odchylenie standardowe jest liczone jak zwykle: jako pierwiastek z wariancji, czyli t^H.

Kolejna sprawa. W książce Petersa możemy znaleźć następującą zależność pomiędzy α i H:

H = 1/α.

α - parametr w rozkładzie Levy'ego.

Jest to dość mylący wzór, gdyż skłania do stwierdzenia, że rozkład Levy'ego, który jest ściśle związany z wykładnikiem Hursta jest ściśle związany z długą pamięcią. I tak dla α = 2 (co sprowadza rozkład Levy'ego do normalnego), H = 0,5 (co sygnalizuje brak korelacji), co znaczyłoby, że zawsze, gdy rozkład jest normalny, pamięć długoterminowa nie występuje. Dla α = 1,7, H = 0,588, czyli wydawałoby się, że gdy tylko pojawia się rozkład Levy'ego, pojawia się też długa pamięć.

W rzeczywistości wzór ten jest poprawny tylko w sytuacji, gdy długa pamięć nie występuje. Ale przecież już tyle razy było wałkowane, że występuje ona, gdy H > 0.5. A w tym wzorze H jest dowolne. Więc jak to? Musimy pamiętać, że nasze rozważania z wykładnikiem Hursta były przeprowadzane jedynie przy założeniu, że proces jest gaussowski, a więc dla α = 2. Wówczas rzeczywiście H = 1/2, ale, jak powiedziałem, wzór jest poprawny w przypadku braku długiej pamięci.

Jednak teraz załóżmy brak jakichkolwiek korelacji. Jeśli dane mają rozkład Levy'ego to dla α = 1,7, H = 0,588!!!

Zaczyna się wszystko wywracać do góry nogami. Żeby pojąć to o czym mówię i to co zaraz powiem musimy przyswoić sobie następujący fakt: wykładnik Hursta nie jest ściśle jednoznacznie związany z pamięcią długoterminową! A więc w ogólności H nie może być utożsamiany z prawdopodobieństwem warunkowym znaku kolejnej zmiany.

Oczywiście wydaje się to kompletnie sprzeczne z tym co wcześniej pisałem tutaj:
http://gieldowyracjonalista.blogspot.com/2010/05/jak-rozumiec-duga-pamiec.html. No właśnie... ale tam pojawia się wariancja i odchylenie standardowe, gdyż opieraliśmy się na ułamkowym ruchu Browna. Trzeba to głęboko przemyśleć, żeby zrozumieć. Poprzednia analiza opierała się na założeniu ułamkowego procesu ruchu Browna, który stanowi uogólnienie zwykłego procesu ruchu Browna. A droga w tym zwykłym przypadku stanowi pierwiastek z wariancji - Einstein i Smoluchowski wykazali, że jest to pierwiastek z długości pokonanego czasu.

Dla ruchu Levy'ego odchylenie standardowe staje się nieskończone, więc interpretacja, że droga dla ruchu z długą pamięcią jest dłuższa niż dla ruchu bez pamięci wydaje się tracić sens. Jednak kto powiedział, że droga musi koniecznie być mierzona odchyleniem standardowym? Odchylenie to ma sens jedynie dla rozkładów gaussowskich (i ich pokrewnych, jak rozkład Poissona lub t-studenta), czyli dla ruchów Browna. Ale jeśli za miarę drogi przyjęlibyśmy średnie odchylenie bezwzględne, to kłopot by się skończył, przy założeniu, że istnieje średnia. No tak, ale w takim razie (jak dociekać to dociekać) jak to się dzieje, że średnie odchylenie bezwzględne może być skończone dla ruchu Levy'ego??? To wydaje się intuicyjnie pozbawione sensu! Przecież i jedna, i druga miara jest jak by nie patrzeć bardzo podobna. Ale podobna nie znaczy taka sama - a diabeł tkwi w szczegółach. Nie chcę poświęcać tu miejsca na wyjaśnienie różnicy, ale odpowiem intuicją. Jeśli uczyliśmy się kiedyś o ciągach, to być może pamiętamy coś takiego jak granica ciągu. Ciągi dzielą się na zbieżne i rozbieżne. Zbieżne ciągi posiadają pewną granicę, tj. kolejne wartości zbiegają do pewnej liczby, natomiast ciągi rozbieżne nie posiadają żadnej granicy. Granica może być wartością liczbową lub po prostu liczbą nieskończoną. Nie zawsze na oko jest łatwo określić czy ciąg będzie dążył do granicy wartościowej, nieskończoności czy też nie będzie do żadnej. Podobnie się dzieje w przypadku odchylenia standardowego i średniego odchylenia bezwzględnego w rozkładzie Levy'ego - to pierwsze zdąża do nieskończoności, a to drugie do pewnej granicy wartościowej.

Ponadto wzór na wariancję może zostać uogólniony, np. poprzez zastąpienie dwójki we wzorze jakąś liczbą większą od 0 i mniejszą od α. Nieco bardziej skomplikowana formuła pozwala również zastąpić dwójkę liczbą α. Można więc mówić o ułamkowym momencie centralnym, który już staje się skończony.

To co komplikuje całą sprawę to jest to, że droga w ruchu Levy'ego podobnie jak w ułamkowym ruchu Browna także skaluje się zgodnie z wykładnikiem Hursta, tj. można ją wyrazić jako t^H! I to jest właśnie punkt, który prowadzi do ogromnego zamieszania, powodującego błędne myślenie, że ułamkowy ruch Browna posiada rozkład Levy'ego. Zanim słownie wyjaśnimy różnicę przyjrzyjmy się następującym obrazkom ruchu cząsteczki w dwuwymiarowej przestrzeni:

Zwykły ruch Browna:



Zwykły ruch Levy'ego:



Na obydwu obrazkach cząsteczka porusza się kompletnie nieprzewidywalnie, przy czym dla ruchu Levy'ego (nazywamy je lotami Levy'ego) dużo częściej następują silne uskoki - zdarzenia rzadkie, które są właśnie odzwierciedleniem nieskończonej wariancji. Zauważmy, że w związku z tymi rzadkimi zdarzeniami ruch cząsteczki jest bardziej rozciągliwy - to oznaka skalowania nie z t^(0.5) ale z t^H. I tu właśnie wchodzi nasza poprzednia idea ułamkowego momentu centralnego: pierwiastek p-tego momentu z p-tego stopnia ( 0 < p < α) skaluje się zgodnie z t^H.

I teraz uwaga, która pozwoli choć trochę zrozumieć ten ułamkowy stopień. Dla ułamkowego ruchu Browna ruch t^H nie wynika z rzadkich zdarzeń. Można by rzec, że "rzadkie zdarzenia" występują ciągle, co oznacza, że ich nie ma - po prostu cząsteczka porusza się szerzej niż dla błądzenia przypadkowego. Właśnie dlatego, że się porusza bez przerwy w taki sposób kolejne zmiany są ze sobą skorelowane.

To jest właśnie ta zależność, która jest potrzebna do zrozumienia znaczenia wykładnika Hursta dla ruchu Levy'ego. Wiemy już, że jest ona wyrażona wzorem: H = 1/α. Nagle coś zaczyna się świecić: wiadomo, że H jest parametrem rozciągliwości ruchu (niezależnie od rozkładu). Dla rozkładu Levy'ego musi więc również mieć swój wkład. Jednocześnie wyjaśnia się znaczenie wykładnika α: jest właśnie miarą rozciągliwości - im mniejszy, tym ruch staje się coraz bardziej rozciągnięty. Gdy jest mniejszy lub równy 1 staje się tak rozciągnięty, że nawet nie może istnieć średnia. Zauważmy, że ma to sens: H = 1/1 lub więcej. Nie musi to zaraz oznaczać, że mamy do czynienia z linią prostą, ponieważ jak już teraz wiemy H nie jest równoznaczne z prawdopodobieństwem kolejnego ruchu. Staje się dopiero, gdy mamy do czynienia z ruchem Browna, tj. w sytuacji - powtarzam to ciągle - gdy istnieje wariancja.

Jeżeli jednak H staje się prawdopodobieństwem warunkowym dopiero dla ułamkowego ruchu Browna, to znaczy, że moglibyśmy dla tego ruchu przyjąć następujący wzór:

H = 1/2 + v

Jeśli v = 0, dostajemy zwykłe błądzenie losowe, lecz gdy v > 0, prawdopodobieństwo "trendu" staje się większe niż 50:50, a gdy v < 0 mniejsze niż 50:50. Skoro jednocześnie wiemy, że dla braku korelacji prawdziwy był wzór H = 1/α, to stwierdzamy, że musi zachodzić następująca zależność:



Wzór ten rzeczywiście jest zawsze prawdziwy, przy czym wyprowadza się go ściśle, a nie tak jak ja to zrobiłem. Wówczas okazuje się, że v to tzw. rząd pochodnej ułamkowej. Właśnie ta pochodna jest istotą każdego ruchu fraktalnego. Połączmy dwa fakty. Po pierwsze wykładnik α nie może być większy od 2. Po drugie pamięć długoterminowa występuje gdy v > 0. Wynika z tego, że zawsze, gdy występuje długa pamięć, H > 1/2. α < 2 spowoduje, że H się zwiększy, zwiększy się rozciągliwość ruchu, a jeśli v > 0, to rozciągliwość zwiększy jeszcze bardziej. Ale część tej rozciągliwości będzie miała swoje źródło w występowaniu rzadkich zdarzeń, a część w długiej pamięci. Właśnie taką sytuacje nazywamy ułamkowym ruchem Levy'ego. A więc H będzie dla tego ruchu większe niż dla ułamkowego ruchu Browna, co stwarza sporą pułapkę. Gdybyśmy obliczyli H za pomocą zwyczajnej analizy R/S, to jeśli próba ma rozkład Levy'ego dostalibyśmy duże H i mielibyśmy błędne przekonanie, że również nieliniowa korelacja jest bardzo silna. Dlatego należy używać zmodyfikowanej analizy R/S, która uwzględnia ułamkowy ruch Levy'ego. Ponieważ dotychczas stosowałem zwykłą analizę R/S, a jednocześnie wiem, że zmiany akcji mają rozkład Levy'ego, cała moja analiza długoterminowych zależności może kłaka nie być warta! Można również sprawdzić bezpośrednio czy występuje pamięć długoterminowa, obliczając pochodną ułamkową, przy czym nie jest to rzecz prosta.

Porównajmy teraz zwykły proces ruchu Levy'ego (oznaczony L), ruch Levy'ego (X) (v = 0) z jego ułamkowym odpowiednikiem (v = 0,3).

ordinary Levy Motion:


fractional Levy Motion:



Podsumujmy. Wyróżniamy 4 warianty:

1. α = 2 i v = 0 - zwykły ruch Browna (oBm - ordinary Brownian motion), gdzie H = 1/2.
2. α = 2 i -1/2 < v < 1/2 - ułamkowy ruch Browna (fBm - fractional Brownian motion), posiadający rozkład normalny, gdzie 0 < H < 1.
3. 0 < α < 2 i v = 0 - zwykły ruch Levy'ego (oLm - ordinary Levy motion), gdzie H = 1/α.
4. 0 < α < 2 i -1/2 < v < 1/2 - ułamkowy ruch Levy'ego (fLm - fractional Levy motion). posiadający rozkład Levy'ego, gdzie H = v + 1/α.

Warianty te zostały poniżej ładnie zilustrowane graficznie:



Dostajemy więc powierzchnię (α,v), która jest ograniczona na górze H = v + 1/α = 1 oraz na dole H = 0. Po prawej stronie α = 2 i -1/2 < v < 1/2 określa fBm. Jak widać jest to szczególny przypadek fLm, który rozciąga się na całą powierzchnię (α,v). Pozioma linia v = 0 koresponduje z oLm. Dla powierzchni v > 0 ruch staje się persystentny, v < 0 antypersystentny. Kropki oznaczone literką a prezentują α = 1,7. Kropki oznaczone b pokazują H = v + 1/α = 0,8. A więc przecięcie a i b przedstawia kombinację, która musi dawać fLm. Widać na dłoni, że samo H > 0,5 nie musi korespondować z długą pamięcią.

Na deser wspomnę, że na zasadzie analogii z multiułamkowym ruchem Browna niedawno zdefiniowano także multiułamkowy ruch Levy'ego, w którym wykładnik Hursta zmienia się w czasie w sposób ciągły. Proces ten stanowi więc uogólnienie ułamkowego ruchu Levy'ego. Ponieważ mamy również do czynienia z uogólnionym multiułamkowym ruchem Browna, w którym wykładnik H zmienia się w sposób nieciągły, możemy się domyślać, że także będzie się wkrótce pisać o uogólnionym multiułamkowym ruchu Levy'ego. To zagadnienie z tych najwyższych współczesnych półek.


Źródło:

1. B.B. Mandelbrot, J. W. Van Ness, Fractional Brownian Motions, Fractional Noises And Applications, 1969;
2. A.V. Chechkin, V. Yu. Gonchar "A Model for Persistent Levy Motion", 1999;
3. E.E. Peters, Teoria chaosu a rynki kapitałowe, W-wa 1997.