Cómo el comportamiento gregario y la información tardía generan impulso y reversión en las acciones A

Resumen

Este estudio utiliza un modelo basado en agentes para examinar cómo la imitación local y el flujo lento de información pueden generar conjuntamente impulso y una reversión posterior en el mercado de acciones A de China. Los inversores tienen distintas creencias sobre los precios futuros, deciden si compran, venden o permanecen inactivos, y ajustan sus acciones en respuesta a los operadores cercanos. El modelo prueba varias estructuras de retícula y redes aleatorias, mientras que un proceso de difusión independiente representa cómo llega la información a los inversores con el tiempo.

Las simulaciones relacionan un comportamiento gregario más intenso con operaciones agrupadas, mayores oscilaciones de precios y rendimientos con colas más pesadas. Una difusión más rápida acerca antes los precios a los valores implícitos en las señales, mientras que la interacción entre difusión y refuerzo social puede provocar un exceso de reacción seguido de una reversión. Una comparación empírica con datos de acciones A revela que una medida móvil de comportamiento gregario basada en colas, que utiliza una transformación de Johnson, varía de forma similar a las medidas CSAD y LSV, y aumenta durante grandes perturbaciones. El documento presenta simulaciones del modelo y comparaciones de indicadores, no una estrategia de trading ni evidencia de rentabilidad en vivo; las conclusiones dependen de los supuestos del modelo y de cómo se construye el indicador empírico.

Ideas clave

• La imitación local puede agrupar las operaciones y amplificar las fluctuaciones de precios.
• La difusión tardía de información puede ralentizar el ajuste de los precios.
• La combinación del flujo de información con el refuerzo social puede provocar un exceso de reacción y una reversión.
• Un indicador móvil de comportamiento gregario basado en colas se compara con las medidas CSAD y LSV en acciones A.

Etiquetas

# 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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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.