2018通商戦争期の株式注文フローをマルコフ連鎖で分析
記事 arXiv papers · 著者: Salam Rabindrajit Luwang et al.
サマリー
この研究は、2018 US通商戦争期の6業種の株式について、高頻度の注文系列をモデル化しています。一次の時間斉次離散時間マルコフ連鎖を用い、カイ二乗検定でマルコフ性の仮定を確認し、最尤法で遷移確率を推定しています。ヒートマップとそこから導いた連鎖統計量を使い、ボラティリティの高い日と低い日の注文行動を比較しています。
分析では、ボラティリティが高い日に注文の追加と取消が増えると報告されています。著者らは、活発なトレーダーが指値注文を出した後、その多くを取り消していると解釈しています。こうした注文種別の定常確率が高く平均再帰時間が短いことが、その解釈を裏付けています。ボラティリティの状況を問わずスペクトルギャップとエントロピー率が似ていることは、売買戦略が類似していることを示唆します。また、金融・銀行業で約定が繰り返し完了することを、レジリエンスの証拠と解釈しています。文書にはサンプルの詳細、数値推定値、因果関係の特定が示されていないため、トレーダーの意図や業種のレジリエンスに関する主張は、観測された注文データの解釈として扱う必要があります。
主なアイデア
- 株式の注文系列を一次の時間斉次マルコフ連鎖で表現しています。
- カイ二乗検定でマルコフ性の仮定を評価し、最尤法で遷移確率を推定しています。
- 報告された連鎖統計量によると、ボラティリティの高い日に注文の追加と取消が目立ちます。
- スペクトルギャップとエントロピー率が似ていることは、ボラティリティの状況が異なっても注文動態が概ね同様であることを示唆します。
- 金融・銀行業で約定が繰り返し完了することは、通商戦争期のレジリエンスとして解釈されています。
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# High-Frequency Stock Market Order Transitions during the US-China Trade War 2018: A Discrete-Time Markov Chain Analysis # High-Frequency Stock Market Order Transitions during the US-China Trade War 2018: A Discrete-Time Markov Chain Analysis Statistical analysis of high-frequency stock market order transaction data is conducted to understand order transition dynamics. We employ a first-order time-homogeneous discrete-time Markov chain model to the sequence of orders of stocks belonging to six different sectors during the USA-China trade war of 2018. The Markov property of the order sequence is validated by the Chi-square test. We estimate the transition probability matrix of the sequence using maximum likelihood estimation. From the heat-map of these matrices, we found the presence of active participation by different types of traders during high volatility days. On such days, these traders place limit orders primarily with the intention of deleting the majority of them to influence the market. These findings are supported by high stationary distribution and low mean recurrence values of add and delete orders. Further, we found similar spectral gap and entropy rate values, which indicates that similar trading strategies are employed on both high and low volatility days during the trade war. Among all the sectors considered in this study, we observe that there is a recurring pattern of full execution orders in Finance & Banking sector. This shows that the banking stocks are resilient during the trade war. Hence, this study may be useful in understanding stock market order dynamics and devise trading strategies accordingly on high and low volatility days during extreme macroeconomic events.
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