什么是订单参数(Order Parameter)？

在金融学中，序参量是指一个变量在投资者和金融市场之间复杂的相互作用中的临界值，在这个过程中，股票市场的阶段发生了根本性的变化，将物理学领域传统上使用的公式和方法应用于金融市场研究的一门学科。经济物理学家假设股...

在金融学中，序参量是指一个变量在投资者和金融市场之间复杂的相互作用中的临界值，在这个过程中，股票市场的阶段发生了根本性的变化，将物理学领域传统上使用的公式和方法应用于金融市场研究的一门学科。经济物理学家假设股票市场有两个阶段，一种是指股票的买卖大致处于平衡状态，一种是买入或卖出占主导地位的一种交易方式。表明从一个阶段转移到另一个阶段的顺序参数是数量不平衡。投资者可以通过跟踪交易数据、计算交易量不平衡来预测市场内的阶段转换，长期以来，科学家们一直试图对感兴趣的项目如何随时间的变化进行分类。他们发现，看似混乱的系统虽然看似杂乱无章，但其行为方式却是可预测的，尽管不规则，考虑到当前的刺激或条件，这一研究领域被称为非线性动力学，分析系统中各种各样的因素之间的相互作用，试图找出潜在的隐藏秩序。金融市场，包括大量的人类在各种环境下相互作用，符合非线性的动力学模型。在经济物理学中，数学方程可以利用序参量来预测各种变量，如动量、成交量变化、加速度和投资者心理，以便最终预测价格变化。在物理学中，序参量表示系统的有序程度。变量越偏离序参量，相变的可能性越大例如，当买方发起的交易超过卖方发起的交易的临界值时，市场从均衡状态过渡到高需求情景，这将推动价格上涨。相反，当卖方发起的交易超过买方发起的交易时，偏离订单参数，这种转变从均衡状态到低需求状态推动价格下行。数量变化发生在价格变化之前，理论上允许投资者对进入和退出市场策略做出明智的决策。顺序参数可以反映自变量或变量组合。例如，在天气预报方程中，由温度变化组成的序参量可以表示气流、日照和云量变化的综合影响。同样地，当物质从一个相转变到另一个相时，系统的序参量是粒子的密度，虽然温度、风和运动影响冰的融化还是水的蒸发，粒子密度决定了阶段。同样，投资者情绪或需求作为一个序参量，包含了交易人群的所有恐惧、信念、动机、消费者感知和一般心理

发表于 2020-09-22 19:30
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分类：经济金融

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