Based on historical big data, we apply statistical physics methods to explore the non-stationary spatio-temporal dynamics of complex financial systems driven by external information. Methodologically, the key point is to develop the calculation method of non-stationary spatio-temporal correlation functions of complex financial systems, and to explore the non-stationary spatio-temporal dynamics of complex financial systems driven by external information. On this basis, we construct the microscopic many-body model based on the external information driving force, in order to simulate the non-stationary effect of the complex financial system, so as to explore the microscopic mechanism of how the external information drives financial system to enter the non-stationary state. At the same time, based on random matrix decomposition and other methods, we remove the non-stationary random background to reconstruct the networks, then explore the information flows and control meta-structures of financial complex networks. The project belongs to the intersection of physics and financial economics. The research method is the extension and application of non-equilibrium statistical physics research field, and it has potential application value in financial fields such as portfolio, price forecasting and risk control.
本项目应用统计物理方法,以历史大数据为基础,探讨复杂金融系统在外部信息驱动下的非稳态时空动力学。在方法上,关键是发展复杂金融系统的非稳态动力学时间空间关联函数的计算方法,并探索复杂金融系统的在外部信息驱动下的非稳态时空动力学特性。在此基础上,基于外部信息驱动力构建微观多体模型来模拟复杂金融系统的非稳态效应,从而探究外部信息驱动金融系统进入非稳态的微观机制。同时基于随机矩阵分解等方法去除非稳态随机背景重构金融复杂网络并研究其信息流与控制问题。项目属物理学、金融经济学的交叉领域,研究方法上是非平衡态统计物理研究领域拓广与应用,又在金融领域诸如投资组合、价格预测、风险控制等实际问题上具有潜在应用价值。
作为一种典型的具有多体相互作用的复杂动力学系统,金融系统在过去几十年中,吸引了来自包括物理学家在内的各个领域的科学家对其进行研究。对于外部信息如何影响金融非稳态时空动力学的探索将有助于深化我们对复杂系统动力学行为的理解,并为进一步研究其他相似的复杂自适应系统提供重要基础。本项目应用统计物理方法,以历史大数据为基础,探讨了复杂金融系统在外部信息驱动下的非稳态时空动力学。在方法上,关键发展了复杂金融系统非稳态时间空间关联函数的计算方法,并探讨了复杂金融系统的在外部信息驱动下的非稳态动力学特性。为了探究外部信息驱动金融系统进入非稳态的微观机制,我们进一步构建了外部信息驱动的微观多体模型以模拟非稳态效应。同时我们基于随机矩阵分解等方法去除了金融复杂网络的非稳态随机背景,从而重构了网络并探索了金融复杂网络的信息流与控制问题。.项目属物理学、金融经济学的交叉领域,研究方法上是非平衡态统计物理研究领域拓广与应用,具有理论意义和潜在应用价值。在理论方面,本项目所使用的分析方法可以推广到其它复杂系统,以探讨外部信息驱动下的复杂系统的非稳态时空动力学。在应用方面,项目在金融领域诸如投资组合、价格预测、风险控制等实际问题上具有潜在应用价值。作为一个直接的应用案例,我们基于金融市场中的收益率-交易量双层风险传播网络构建了有效的的量化交易策略。
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数据更新时间:2023-05-31
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