इंट्राडे स्टॉक सहसंबंध और दैनिक बाज़ार संरचना का मानचित्रण
सारांश
यह लेख इंट्राडे मौसमी प्रभावों और बाज़ार के विकास का अध्ययन करने के लिए स्टॉक के बीच सहसंबंधों और सह-गतियों की जाँच करता है। इंट्राडे CAC 40 डेटा का उपयोग करके यह पहले के निष्कर्षों की फिर से जाँच करता है कि ट्रेडिंग दिन के दौरान औसत स्टॉक सहसंबंध बढ़ते हैं। यह बहुआयामी स्केलिंग (MDS) लागू करके ऐसे मानचित्र बनाता है जो समय के साथ बाज़ार की सहसंबंध संरचना में बदलाव दिखाते हैं, लेकिन दिन के भीतर कोई स्पष्ट संरचनात्मक अंतर रिपोर्ट नहीं करता।
अध्ययन बाज़ार के क्षेत्रों और संकट अवधियों को दर्शाने के लिए दैनिक डेटा पर भी MDS लागू करता है। लेखक सुझाव देते हैं कि ये मानचित्र पेयर ट्रेडिंग के लिए संभावित स्टॉक पहचानने में मदद कर सकते हैं। यह परखी हुई ट्रेडिंग रणनीति के बजाय दृश्यांकन और खोजपरक विश्लेषण की पद्धति है: दस्तावेज़ में ट्रेड नियम, नमूने से बाहर के परिणाम या यह प्रमाण नहीं है कि MDS-चयनित पेयर लाभदायक हैं। इसके इंट्राडे निष्कर्ष CAC 40 डेटा पर आधारित हैं और सारांश में डेटा अवधि या मज़बूती की जाँच निर्दिष्ट नहीं है।
मुख्य विचार
- इंट्राडे CAC 40 डेटा में औसत स्टॉक सहसंबंध ट्रेडिंग दिन के दौरान बढ़ते हैं, जो पहले के निष्कर्षों के अनुरूप है।
- दिन के दौरान सहसंबंध संरचना में बदलाव दिखाने के लिए MDS मानचित्रों का उपयोग किया जाता है।
- अध्ययन को बाज़ार की समग्र संरचना में इंट्राडे कोई स्पष्ट बदलाव नहीं मिलता।
- दैनिक डेटा के मानचित्र क्षेत्रों और संकट अवधियों को उजागर कर सकते हैं।
- लेखक संभावित पेयर खोजने के लिए इन मानचित्रों का सुझाव देते हैं, लेकिन रणनीति के प्रदर्शन की रिपोर्ट नहीं करते।
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पूरा पाठ
# 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".
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यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।