Wie Herdenverhalten und verzögerte Informationen Momentum und Umkehr bei A-Aktien erzeugen

Zusammenfassung

Diese Studie verwendet ein agentenbasiertes Modell, um zu untersuchen, wie lokale Nachahmung und langsamer Informationsfluss gemeinsam Momentum und eine spätere Umkehr am chinesischen A-Aktienmarkt erzeugen können. Anleger haben unterschiedliche Erwartungen zu künftigen Kursen, entscheiden sich für Kauf, Verkauf oder Untätigkeit und passen ihr Verhalten an das nahegelegener Händler an. Das Modell testet verschiedene Gitter- und Zufallsnetzwerkstrukturen, während ein separater Diffusionsprozess darstellt, wie Informationen Anleger im Zeitverlauf erreichen.

Simulationen bringen stärkeres Herdenverhalten mit gebündelten Trades, größeren Kursschwankungen und stärker ausgeprägten Verteilungsschwänzen in Verbindung. Eine schnellere Diffusion führt dazu, dass sich Kurse früher den durch Signale implizierten Werten annähern, während das Zusammenspiel von Diffusion und sozialer Verstärkung zu einer Überreaktion mit anschließender Umkehr führen kann. Ein empirischer Vergleich mit A-Aktiendaten zeigt, dass ein rollierender, schwanzbasierter Herdenindikator mit Johnson-Transformation ähnlich wie die Maße CSAD und LSV schwankt und bei größeren Verwerfungen steigt. Das Dokument präsentiert Modellsimulationen und Indikatorvergleiche, keine Handelsstrategie oder Belege für Profitabilität im Live-Handel; die Schlussfolgerungen hängen von den Modellannahmen und der Konstruktion des empirischen Indikators ab.

Kernaussagen

• Lokale Nachahmung kann den Handel bündeln und Kursschwankungen verstärken.
• Eine verzögerte Informationsdiffusion kann die Kursanpassung verlangsamen.
• Das Zusammenspiel von Informationsfluss und sozialer Verstärkung kann zu Überreaktionen und Umkehr führen.
• Ein rollierender, schwanzbasierter Herdenindikator wird bei A-Aktien mit den Maßen CSAD und LSV verglichen.

Schlagwörter

# Herding, Momentum, and Reversal in China's A-Share Market: An Agent-Based Network Model with Information Diffusion


# Herding, Momentum, and Reversal in China's A-Share Market: An Agent-Based Network Model with Information Diffusion









This study develops an agent-based financial market model to explain stock-price momentum and reversal through the joint effects of local herding and delayed information diffusion. Investors form heterogeneous Gaussian beliefs about the next-period price, choose among buying, selling, and remaining inactive, and revise their action probabilities in response to neighboring investors. The local interaction structure is represented by von Neumann and Moore lattices and is later replaced by Erdős--Rényi and Watts--Strogatz networks for robustness. A separate information process updates investor beliefs through a finite-speed diffusion mechanism, allowing informational adjustment to be distinguished from behavioral imitation. The simulations show that stronger herding produces spatially clustered trading, larger price fluctuations, and more pronounced excess kurtosis in returns. Faster information diffusion reduces the time required for prices to approach the signal-implied value, whereas the combination of information diffusion and social reinforcement generates overshooting and subsequent reversal. An empirical application to China's A-share market compares conventional CSAD and LSV measures with a rolling tail-based herding indicator obtained after Johnson $S_U$ transformation. The indicators display similar time variation and rise during major market disruptions. These findings identify information delay, local social reinforcement, and the eventual decay of herding as complementary mechanisms behind momentum and reversal.

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