不是Quant的本科僧也来凑个热闹说说自己的理解吧。
题主说股票价格遵循Brownian motion(布朗运动)这个说法其实是不准确的。
我们看一下Brownian motion的定义:
随机过程{B(t),t≥0}满足:
①
②{
}有平稳独立增量
③对于每个每个t>0,B(t)服从正态分布
则称{B(t),t≥0}为Brownianmotion。
这里会遇到什么问题呢?增量是独立的,且可正可负,就导致了X(t)可能是负数。如果股价遵循Brownian motion,那就可能出现负值啦~这个就不符合现实情况了。同时,John Hull的书上给出过证明的,股价的对数服从正态分布,那么也就是说可以假定股票的价格是按照Geometric Brownian motion(几何布朗运动)变化的。什么是几何布朗运动呢?
定义{X(t),t≥0}为几何布朗运动:
其中,
然后我们就发现,之前用布朗运动来描述股票价格时,出现的价格为负这种与现实不符的问题就被克服啦。
然后再来回答大题目。我私自把题目理解成“如何理解股票价格的随机性”。
我是这么理解的:股票价格遵循几何布朗运动(如上文所解释的),然后就可以联系到Brown运动的一系列性质:比如说具有Markov性(无后效性),即想确定一个过程将来的状态,不需要考虑它以往的状况,只要知道它此刻的情况就足够了。这个恰好和FAMA提出的EMH(Efficient Markets Hypothesis)的一种形式:weak-form of market efficiency(弱市场有效性:市场价格已充分反映出所有过去历史的证券价格信息,包括股票的成交价、成交量,卖空金额、融资金额等)相一致,是不是感觉很好玩儿?
p.s.因为觉得答题可以督促思考帮助复习,所以才来班门弄斧的,如有不对之处还望前辈们指正。
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