Real-time identification of the onset of financial rogue waves
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摘要
本研究将金融波动性中的极端事件与光学/水波中的 rogue waves 现象进行类比，提出通过在移动时间窗内将波包包络的平方作为潜在势来研究价格波动的极端峰值。利用薛定谔方程、Kerr 非线性势形，以及最小本征值的梯度变化来实现对极端事件开端的实时识别。结果显示，当 rogue wave 峰值逼近时最小本征向量的分布趋向局域化，且梯度在极端事件开启前显著跃升。通过仿真实时数据接收与两组出样本测试（VXO、VSTOXX），大多数极端峰值都能提前被检测到，显示该方法在识别潜在金融危机方面具有潜在应用价值与前景。 [page::1]
