Stabile Abhängigkeitsmuster von Aktien und ihre bedingte Kursdynamik

Zusammenfassung

Die Arbeit untersucht, wie aufeinanderfolgende Aktienkursänderungen voneinander abhängen. Sie stellt die erste Änderung als Impuls und die nächste als Reaktion dar und untersucht dann die bivariate Wahrscheinlichkeitsverteilung dieser Änderungen, um asymmetrische Abhängigkeitsmuster zu erkennen. Mit einer zuvor entwickelten Identifikationsmethode beschreibt sie Profile von 2,000 Aktien und ordnet sie den Mustern Korrelation, Antikorrelation oder Marktmühle zu.

Die berichteten Muster bleiben über die Zeit bemerkenswert stabil. In den identifizierten Gruppen folgt das bedingte Kursverhalten bei kleinen Impulsstärken einem Trend, bei großen wirkt es konträr. Dies legt nahe, dass die Beziehung zwischen aufeinanderfolgenden Kursänderungen von der Größe der anfänglichen Bewegung abhängen kann, statt einer einheitlichen Regel zu folgen. Der Auszug nennt weder Beobachtungszeitraum, Aktienuniversum noch Handelskosten und belegt nicht, dass diese Muster nach Ausführungskosten profitable Strategien ergeben. Die Ergebnisse beschreiben empirische Abhängigkeiten und sind keine direkte Handelsempfehlung.

Kernaussagen

• Die Studie untersucht die gemeinsame Verteilung aufeinanderfolgender Kursänderungen und behandelt die erste Bewegung als Impuls, die nächste als Reaktion.
• Sie ordnet aktienspezifische Asymmetriemuster den Gruppen Korrelation, Antikorrelation und Marktmühle zu.
• Die berichteten individuellen Muster bleiben über die Zeit stabil.
• Bei kleinen Impulsen folgt die bedingte Dynamik einem Trend, bei großen ist sie konträr.
• Der Auszug beschreibt statistisches Verhalten, liefert aber keine Belege für Nettoprofitabilität im Handel.

Schlagwörter

# Market Mill Dependence Pattern in the Stock Market: Individual Portraits


# Market Mill Dependence Pattern in the Stock Market: Individual Portraits









This paper continues a series of studies of dependence patterns following from properties of the bivariate probability distribution P(x,y) of two consecutive price increments x (push) and y (response). The paper focuses on individual differences of the P(x,y) for 2000 stocks using a methodology of identification of asymmetric market mill patterns developed in [1,2]. We show that individual asymmetry patterns (portraits) are remarkably stable over time and can be classified into three major groups - correlation, anticorrelation and market mill. We analyze the conditional dynamics resulting from the properties of P(x,y) for all groups and demonstrate that it is trend-following at small push magnitudes and contrarian at large ones

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