Как стадное поведение и задержка информации создают импульс и разворот на рынке акций A-share

Сводка

В исследовании агентная модель используется для изучения того, как локальное подражание и медленное распространение информации вместе могут порождать импульс, а затем разворот на китайском рынке акций категории A. Инвесторы по-разному оценивают будущие цены, решают покупать, продавать или бездействовать и меняют действия в зависимости от ближайших участников рынка. Модель проверяется на нескольких решётчатых и случайных сетевых структурах, а отдельный процесс диффузии описывает, как информация со временем доходит до инвесторов.

Моделирование связывает более сильное стадное поведение со скоплением сделок, более крупными колебаниями цен и более тяжёлыми хвостами распределения доходностей. Более быстрое распространение информации быстрее приближает цены к значениям, подразумеваемым сигналами, а взаимодействие распространения информации и социального подкрепления может привести к чрезмерному движению с последующим разворотом. Эмпирическое сравнение с данными по акциям категории A показывает, что скользящий показатель стадного поведения на основе хвостов с преобразованием Джонсона меняется сходным образом с показателями CSAD и LSV и растёт во время крупных потрясений. В документе представлены результаты моделирования и сравнение индикаторов, а не торговая стратегия или свидетельство прибыльности при торговле на реальном счёте; выводы зависят от предположений модели и способа построения эмпирического индикатора.

Ключевые идеи

• Локальное подражание может группировать сделки и усиливать колебания цен.
• Задержка распространения информации может замедлять корректировку цен.
• Сочетание информационных потоков с социальным подкреплением может привести к чрезмерной реакции и развороту.
• Скользящий индикатор стадного поведения на основе хвостов сопоставляется с показателями CSAD и LSV на рынке акций A.

Теги

# 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.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.