Como imitação e informação atrasada geram momentum e reversão em ações A

Resumo

Este estudo usa um modelo baseado em agentes para examinar como a imitação local e o fluxo lento de informações podem, em conjunto, produzir momentum e uma reversão posterior no mercado de ações A da China. Os investidores têm crenças variadas sobre os preços futuros, escolhem comprar, vender ou permanecer inativos e ajustam suas ações em resposta aos operadores próximos. O modelo testa várias estruturas de grade e redes aleatórias, enquanto um processo de difusão separado representa como as informações chegam aos investidores ao longo do tempo.

As simulações associam maior comportamento de manada a negociações agrupadas, oscilações maiores nos preços e retornos com caudas mais pesadas. Uma difusão mais rápida aproxima antes os preços dos valores indicados pelos sinais, enquanto a interação entre difusão e reforço social pode causar overshooting seguido de reversão. Uma comparação empírica com dados de ações A conclui que uma medida móvel de comportamento de manada baseada nas caudas, usando uma transformação de Johnson, varia de modo semelhante às medidas CSAD e LSV e aumenta durante grandes perturbações. O documento apresenta simulações do modelo e comparações entre indicadores, não uma estratégia de trading nem evidências de lucratividade ao vivo; as conclusões dependem das hipóteses do modelo e da construção do indicador empírico.

Ideias principais

• A imitação local pode agrupar as negociações e ampliar as oscilações de preços.
• A difusão tardia de informações pode desacelerar o ajuste dos preços.
• A combinação do fluxo de informações com o reforço social pode produzir overshooting e reversão.
• Um indicador móvel de comportamento de manada baseado nas caudas é comparado com as medidas CSAD e LSV em ações A.

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# Herding, Momentum, and Reversal in China's A-Share Market: An Agent-Based Network Model with Information Diffusion


# Herding, Momentum, and Reversal in China's A-Share Market: An Agent-Based Network Model with Information Diffusion









This study develops an agent-based financial market model to explain stock-price momentum and reversal through the joint effects of local herding and delayed information diffusion. Investors form heterogeneous Gaussian beliefs about the next-period price, choose among buying, selling, and remaining inactive, and revise their action probabilities in response to neighboring investors. The local interaction structure is represented by von Neumann and Moore lattices and is later replaced by Erdős--Rényi and Watts--Strogatz networks for robustness. A separate information process updates investor beliefs through a finite-speed diffusion mechanism, allowing informational adjustment to be distinguished from behavioral imitation. The simulations show that stronger herding produces spatially clustered trading, larger price fluctuations, and more pronounced excess kurtosis in returns. Faster information diffusion reduces the time required for prices to approach the signal-implied value, whereas the combination of information diffusion and social reinforcement generates overshooting and subsequent reversal. An empirical application to China's A-share market compares conventional CSAD and LSV measures with a rolling tail-based herding indicator obtained after Johnson $S_U$ transformation. The indicators display similar time variation and rise during major market disruptions. These findings identify information delay, local social reinforcement, and the eventual decay of herding as complementary mechanisms behind momentum and reversal.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.