ٹریڈنگ سرگرمی کے لیے ابعادی تجزیہ اور تجرباتی پیمائشی قوانین

خلاصہ

یہ مقالہ لین دین کی تعداد، تجارت شدہ حجم، قیمت، اتار چڑھاؤ، اسپریڈز اور ٹریڈنگ اخراجات کے باہمی تعلقات کا مطالعہ کرتا ہے۔ یہ ابعادی تجزیے سے بتاتا ہے کہ ان متغیرات کے منتخب مجموعوں کے لیے کون سے تناسبی تعلقات ممکن ہیں۔ ان میں لین دین کی تعداد اور اتار چڑھاؤ کے مربع کے درمیان تناسب، قیمت، حجم، اتار چڑھاؤ اور لاگت پر مشتمل تین نصف کا اسکیلنگ تعلق، اور اتار چڑھاؤ، قیمت اور اسپریڈ پر مشتمل مربعی اسکیلنگ تعلق شامل ہیں۔

مصنفین زیادہ پیچیدہ تعلقات کو NASDAQ اسٹاک کے ڈیٹا پر آزماتے ہیں اور کسی حد تک عمومیت کے ساتھ تجرباتی تائید رپورٹ کرتے ہیں۔ وہ یہ بھی دیکھتے ہیں کہ وقت کے ساتھ اتار چڑھاؤ کس طرح پیمانہ بدلتا ہے، اور بتاتے ہیں کہ یہ رویہ کسی سادہ مفروضے سے زیادہ پیچیدہ ہے۔ خلاصے میں اثر کے حجم یا آزمائش کے تفصیلی طریقے نہیں دیے گئے، اس لیے رپورٹ کردہ تعلقات کو مطالعے میں زیرِ غور متغیرات اور شواہد کے دائرے میں سمجھنا چاہیے۔

اہم خیالات

• لین دین کی تعداد، حجم، قیمت، اتار چڑھاؤ، اسپریڈ اور لاگت کو ابعادی پیمائش کے تعلقات سے جوڑا جا سکتا ہے۔
• ابعادی تجزیہ منتخب متغیرات کے مجموعوں کے لیے اسکیلنگ قوانین کی ممکنہ شکلیں شناخت کرتا ہے۔
• مقالہ سرگرمی، اتار چڑھاؤ، قیمت، حجم اور لاگت کو ملانے والے تین نصف کے تعلق کا جائزہ لیتا ہے۔
• NASDAQ ڈیٹا پیچیدہ اسکیلنگ تعلقات کی تجرباتی تائید کرتا ہے، کسی حد تک عمومی اطلاق کے ساتھ۔
• وقت کے ساتھ اتار چڑھاؤ کی اسکیلنگ، سادہ مفروضے سے زیادہ احتیاط چاہتی ہے۔

ٹیگز

# Theoretical and empirical analysis of trading activity


# Theoretical and empirical analysis of trading activity









Understanding the structure of financial markets deals with suitably determining the functional relation between financial variables. In this respect, important variables are the trading activity, defined here as the number of trades $N$, the traded volume $V$, the asset price $P$, the squared volatility $σ^2$, the bid-ask spread $S$ and the cost of trading $C$. Different reasonings result in simple proportionality relations ("scaling laws") between these variables. A basic proportionality is established between the trading activity and the squared volatility, i.e., $N \sim σ^2$. More sophisticated relations are the so called 3/2-law $N^{3/2} \sim σP V /C$ and the intriguing scaling $N \sim (σP/S)^2$. We prove that these "scaling laws" are the only possible relations for considered sets of variables by means of a well-known argument from physics: dimensional analysis. Moreover, we provide empirical evidence based on data from the NASDAQ stock exchange showing that the sophisticated relations hold with a certain degree of universality. Finally, we discuss the time scaling of the volatility $σ$, which turns out to be more subtle than one might naively expect.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔