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株式とワラントの取引ネットワーク構造と市場変数

記事 arXiv papers · 著者: Ming-Xia Li et al.
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サマリー

この研究は、株式とそのワラントについて、取引ネットワーク上のトレーダー間の関係が市場の動きとどう対応するかを調べています。記載された調査期間の宝鋼とそのワラントの取引単位の監査証跡データを使い、各取引日を5分間隔に区切って、それぞれの区間のネットワークを構築しています。得られた系列は1,100を超えるネットワークで構成されます。ネットワーク指標には、注文執行のパターンを表すことを意図した集中度、同類選択性、平均経路長が含まれます。

この論文は、両金融商品のネットワーク指標と、リターン、ボラティリティ、取引間隔、取引高などの金融変数との間に、強い同時相関があると報告しています。これは観測データにおけるネットワーク構造と市場状況の関連を示しますが、報告された関係は相関であり、同時に見られたものです。概要からは因果効果や予測力、または調査対象の株式、ワラント、期間を超えてパターンが一般化するかは分かりません。

主なアイデア

  • 著者らは取引記録の買い・売りの二者関係からトレーダーネットワークを構築しています。
  • 各取引日を5分間隔に区切り、ネットワークの時系列を作成しています。
  • ネットワークの集中度、同類選択性、平均経路長を市場変数と比較しています。
  • リターン、ボラティリティ、取引間隔、取引高との同時相関が報告されています。
  • 根拠は観察データに限られ、対象は一銘柄、そのワラント、および記載された標本期間です。

タグ

株式市場マイクロストラクチャー統計ボラティリティ
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# 1308.0925


# Unveiling correlations between financial variables and topological metrics of trading networks: Evidence from a stock and its warrant









Traders adopt different trading strategies to maximize their returns in financial markets. These trading strategies not only results in specific topological structures in trading networks, which connect the traders with the pairwise buy-sell relationships, but also have potential impacts on market dynamics. Here, we present a detailed analysis on how the market behaviors are correlated with the structures of traders in trading networks based on audit trail data for the Baosteel stock and its warrant at the transaction level from 22 August 2005 to 23 August 2006. In our investigation, we divide each trade day into 48 time windows with a length of five minutes, construct a trading network within each window, and obtain a time series of over 1,100 trading networks. We find that there are strongly simultaneous correlations between the topological metrics (including network centralization, assortative index, and average path length) of trading networks that characterize the patterns of order execution and the financial variables (including return, volatility, intertrade duration, and trading volume) for the stock and its warrant. Our analysis may shed new lights on how the microscopic interactions between elements within complex system affect the system's performance.

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