Cartographier les corrélations intrajournalières des actions et la structure quotidienne du marché

Résumé

Cet article examine les corrélations et les co-mouvements entre actions pour étudier la saisonnalité intrajournalière et l’évolution du marché. À partir de données intrajournalières CAC 40, il réexamine des résultats antérieurs selon lesquels les corrélations moyennes entre actions augmentent au cours de la séance. Il applique l’échelonnement multidimensionnel (MDS) pour créer des cartes montrant comment la structure de corrélation du marché évolue au fil du temps, mais ne relève pas de différences structurelles marquées au cours d’une même journée.

L’étude applique également MDS à des données quotidiennes afin de visualiser les secteurs de marché et les périodes de crise. Les auteurs suggèrent que ces cartes pourraient aider à repérer des actions candidates au trading par paires. Il s’agit d’une approche de visualisation et d’analyse exploratoire, et non d’une stratégie de trading testée : le document ne fournit ni règles de transaction, ni résultats hors échantillon, ni preuve de rentabilité des paires sélectionnées par MDS. Les résultats intrajournaliers reposent sur des données CAC 40, et le résumé ne précise ni la période des données, ni les tests de robustesse.

Idées clés

• Les corrélations moyennes entre actions dans les données intrajournalières CAC 40 augmentent au cours de la séance, conformément aux résultats antérieurs.
• Des cartes issues de l’échelonnement multidimensionnel MDS servent à visualiser l’évolution de la structure des corrélations pendant la journée.
• L’étude ne relève pas de changement intrajournalier marqué dans la structure globale du marché.
• Les cartes fondées sur des données quotidiennes peuvent révéler les secteurs et les périodes de crise.
• Les auteurs proposent ces cartes pour repérer des paires candidates, mais ne rapportent pas la performance d’une stratégie.

Étiquettes

# Study of statistical correlations in intraday and daily financial return time series


# Study of statistical correlations in intraday and daily financial return time series









The aim of this article is to briefly review and make new studies of correlations and co-movements of stocks, so as to understand the "seasonalities" and market evolution. Using the intraday data of the CAC40, we begin by reasserting the findings of Allez and Bouchaud [New J. Phys. 13, 025010 (2011)]: the average correlation between stocks increases throughout the day. We then use multidimensional scaling (MDS) in generating maps and visualizing the dynamic evolution of the stock market during the day. We do not find any marked difference in the structure of the market during a day. Another aim is to use daily data for MDS studies, and visualize or detect specific sectors in a market and periods of crisis. We suggest that this type of visualization may be used in identifying potential pairs of stocks for "pairs trade".

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.