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对于定义在较长时间尺度上的对数收益率分布的分析，对于理解资产价格变动的长期动态至关重要。在长达两个交易年的大时间尺度下，预期的高斯分布行为往往不会出现，其分布通常表现出高度的不对称性和双峰性。这些特征在大多数处理金融时间序列和收益率分布的经典模型中未能得到充分捕捉。在本分析中，研究团队采用了一种基于离散时间量子行走的模型，以描述所观察到的不对称性和双峰性。量子行走通过干涉效应的出现，与经典扩散过程区分开来，这使得生成双峰和不对称的概率分布成为可能。通过捕捉在较长时间内出现的更广泛的趋势和模式，该分析补充了传统的短期模型，并为更准确地描述长期金融决策背后的概率结构提供了机会。