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Stock market dynamics

机译：股市动态

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We elucidate on several empirical statistical observations of stock market returns. Moreover, we find that these properties are recurrent and are also present in invariant measures of low-dimensional dynamical systems. Thus, we propose that the returns are modeled by the first Poincare return time of a low-dimensional chaotic trajectory. This modeling, which captures the recurrent properties of the return fluctuations, is able to predict well the evolution of the observed statistical quantities. In addition, it explains the reason for which stocks present simultaneously dynamical properties and high uncertainties. In our analysis, we use data from the S&P 500 index and the Brazilian stock Telebris. (C) 2002 Elsevier Science B.V. All rights reserved. [References: 29]
机译：我们阐明了对股票市场收益的一些经验统计观察。此外，我们发现这些性质是递归的，并且也存在于低维动力系统的不变度量中。因此，我们建议通过低维混沌轨迹的第一个庞加莱返回时间对收益进行建模。该模型捕获了收益波动的周期性特征，能够很好地预测观察到的统计量的演变。此外，它解释了股票同时具有动态特性和高度不确定性的原因。在我们的分析中，我们使用来自标准普尔500指数和巴西股票Telebris的数据。 （C）2002 Elsevier Science B.V.保留所有权利。 [参考：29]

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