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ランダムネットワークの連鎖にトレンド追随者が与える影響

記事 arXiv papers · 著者: Teruyoshi Kobayashi
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サマリー

本論文は、集団行動のしきい値モデルを拡張し、グローバルノード、すなわちトレンド追随者を加えています。標準的な局所カスケードでは、ノードは隣接ノードに応じて活性化します。この拡張モデルでは、一部のノードは活性化したノード全体の割合にも反応します。ネットワーク内に行動が広がる際、局所的な影響と集団全体のトレンドがどう作用し合うかを調べています。

分析では、トレンドが形成された後はグローバルノードがカスケードを速める一方、そもそもトレンドが生まれる可能性を下げることが分かりました。そのため、全体としてカスケードを促進する場合も抑制する場合もあり、トレンド追随者の割合が中程度のときにカスケードの平均規模が最大となる可能性をモデルが示しています。これは集団行動に関する理論的なネットワーク結果であり、取引シグナルや市場戦略の証拠ではありません。提示された説明には実証的な較正が記されておらず、実際の金融市場でも結果が成り立つとは示されていません。

主なアイデア

  • モデルには、活性化したノード全体の割合に応じて活性化するノードが加えられています。
  • グローバルなトレンド追随は、トレンド形成後にカスケードを加速させる場合があります。
  • トレンド追随者がいると、トレンドが形成される可能性が下がる場合もあります。
  • モデルでは、トレンド追随者の割合が中程度のとき、カスケードの平均規模が最大となる可能性があります。
  • 説明が示すのは理論上の結果であり、直接的な取引成績の証拠はありません。

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統計トレンドフォローセンチメント
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# Trend-driven information cascades on random networks


# Trend-driven information cascades on random networks









Threshold models of global cascades have been extensively used to model real-world collective behavior, such as the contagious spread of fads and the adoption of new technologies. A common property of those cascade models is that a vanishingly small seed fraction can spread to a finite fraction of an infinitely large network through local infections. In social and economic networks, however, individuals' behavior is often influenced not only by what their direct neighbors are doing, but also by what the majority of people are doing as a trend. A trend affects individuals' behavior while individuals' behavior creates a trend. To analyze such a complex interplay between local- and global-scale phenomena, I generalize the standard threshold model by introducing a new type of node, called \textit{global nodes} (or \textit{trend followers}), whose activation probability depends on a global-scale trend; specifically the percentage of activated nodes in the population. The model shows that global nodes play a role as accelerating cascades once a trend emerges while reducing the probability of a trend emerging. Global nodes thus either facilitate or inhibit cascades, suggesting that a moderate share of trend followers may maximize the average size of cascades.

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