尖峰肥尾

龙听

股票市场的价格波动往往具有随时间变化的特征，有时相当稳定，有时波动异常激烈，收益率的变化常呈现在某一段时间内持续偏高或偏低的情况，即波动聚集性
股票收益一般呈尖峰肥尾态分布
对肥尾部的通常解释是信息是偶尔以成堆的方式出现，而不是以平滑连续的方式出现，市场对于成堆信息的反应导致了肥胖的尾部，因为信息的分布是尖峰态的，所以变化的分布也是尖峰态的
邙得波罗曾提资本市场收益率是服从一族他称为稳定帕累托的分布的，其在军指出有高峰，也有胖尾，累死观察到的股市收益率的披上频数分布
稳定帕累托分布的特点倾向于有趋势和循环，同时也有突然的和不连续的变化，而且可以按照偏斜度调整。
波动聚集现象的出现源于外部冲击对股价波动的持续性影响，在收益率的分布上则表现出“尖峰厚尾”的特征

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对于该特征，以下结论有供讨论：
1市场收益率的分布呈厚尾分布现象，即在尾部的发生概率要高于根据正态分布特征得出的预期值，即过度峰态特征；
2均值附近即峰顶的密度函数值高于正态分布的理论估计值；
3金融资产的收益率通常服从左偏态分布，即左尾部出现的观测点多于右尾部；
4金融资产的收益率有轻度自相关现象；5资产的收益的平方值序列存在显著自相关。

对于肥尾部通常解释来自于信息的不频发到来
只要信息一来到，它还是北消化并发上反映到价格里
如果投资者在趋势十分明显前忽略了信息，然后以累积的方式对所有以前被忽略的信息作出反应，我们也会得到胖的尾部
它将意味着人们是以非线性方式对信息作出反应的
一旦信息的水平超过了临界水平，人们将对迄今他们忽略的所有信息作出反应
经验表明高频时间序列的分布几乎是肥尾型分布
肥尾现象使得大量的信息滞留在尾部

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统计上对于薄尾与肥尾的区分：
若一随机变量的密度函数以指数函数的速度衰减至0，此变量的分布即薄尾
弱密度函数以幂函数的速度衰减至0，称此变量分布肥尾
有对此区分的统一公式。
一般来说，尾极值指数能很好地刻画时间序列的分布是薄尾还是肥尾，如果知道变量的分布函数便很容易作出判断
但在实际应用中，所研究时间序列的分布函数通常是未知的，因此如果如何通过样本估计的尾极值指数及其相应的统计性质进行判断就显得重要。
应用对称列维分布函数，极限情况下得到高斯分布
参数减小时，分布在原点附近越来越尖，尾部却越来越宽，而中等事件失去权重
因此，这些分布描述的是间歇性现象。
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对于以上的理解：
小概率的大规模波动发生时，市场呈现出一种自组织临界性，所谓自组织是指投资者之间的相互作用，没有领导的核心。临界状态是指小规模的输入可以导致系统的大规模输出反应，例如崩盘。自组织临界性是怎样出现的呢？那就是系统的多样性出现缺失，投资者都采用同样或类似的行为方式，异质的投资者退出或不能发挥作用。市场由同一种情绪在主导，面临脆弱的境地。往往容易导致灾难的发生。
由临界的定义来看，某些情况下，小规模的输入会得到大规模的结果，输入和输出呈现非线性，市场的简单因果关系遭到破坏，市场在某些时刻风险和收益不再相称。包括97亚洲金融风暴？
《赌金者》个股行情的走势总体上呈现出钟形曲线，但左边尾部价位比较低，峰值过后的右部为肥尾，其价位比左边的高一些。
肥尾有可能是庄家在峰值开始派发后的“艰难出货阶段”。肥尾区间之所以高于行情启动前的区间，是因为它是主力的出货阶段，如果低于前者，主力将亏损。
对肥尾阶段的操作看法是：不碰，正如格雷厄姆说的，在峰值兑现了的现金应该拿去买债券，以显得我们“有事做”。当价位往下跌破肥尾一段价位，才可以寻到价值投资的买进区间。
对于肥尾的中轴线。因为这条线积聚了主力后期出货时散户接货最多的价位和量，因此，这条轴线，就成了一段时期（1年甚至多年，结合行业发展和公司变化确定）内的强有力的压力位。新的主力不会傻到随便拉抬价位到这条线，去解放众多散户的冤魂，而自己成了新的冤魂。只有一种情况：这个上市公司内部管理上有重大突破，如重组、重大项目并及时产生了重大效益。
既然肥尾的中轴线有着这种作用，然后主力总要吃饭，那么就只有狠狠地往下打压。等再跌去50%，才有基本的运作空间
然而，这个时候，还有一种情况可能会产生，就是主力完全放弃，整个市场象自由落体，个股象秋风飘零的落叶，股价根本就无力支撑。
肥尾的中轴线由主力来摸，当肥尾的中轴线未定形时，风险是十分大的