چینی ایکویٹیز میں ٹریڈنگ کنڈیشننگ، قیمتوں کا اتار چڑھاؤ اور منافع کے رجحانات

خلاصہ

مقالہ ایک نظریاتی ماڈل پیش کرتا ہے جو ٹریڈنگ کنڈیشننگ کی شدت کو سیکیورٹی کی قیمتوں کے اتار چڑھاؤ اور منافع سے جوڑتا ہے۔ یہ لین دین کے حجم اور قیمت کی تقسیم کو غیر یقینی اور شدت کی نمائندگی کے لیے استعمال کرتا ہے اور ان تعلقات کو مارکیٹ کی نفسیات کے تناظر میں دیکھتا ہے۔ مصنفین اس ماڈل کا اطلاق چین کی اسٹاک مارکیٹ کے ہائی فریکوئنسی ڈیٹا پر کرتے ہیں۔

وہ رپورٹ کرتے ہیں کہ کنڈیشننگ کی شدت میں تبدیلیاں عموماً اوسط منافع کے ساتھ مثبت طور پر وابستہ ہیں۔ بلبلے کے انہدام سے فوراً پہلے اور بعد کے ادوار میں یہ تعلق شماریاتی طور پر اہم نہیں، جبکہ شنگھائی کمپوزٹ کے بڑھتی ہوئی تیزی کے دور میں اہم منفی تعلق ظاہر ہوتا ہے۔ مصنفین کا کہنا ہے کہ یہ فریم ورک ڈسپوزیشن اثرات اور ہجوم کی پیروی کا مشترکہ مطالعہ کر سکتا ہے اور حد سے زیادہ ٹریڈنگ حجم اور مارکیٹ کی دیگر بے قاعدگیوں کی وضاحت میں مدد دے سکتا ہے۔ فراہم کردہ خلاصے میں نمونے کا ڈیزائن، ماڈل کی توثیق یا مضبوطی کے ٹیسٹ کی تفصیل نہیں، اس لیے نتائج کو رپورٹ کردہ وابستگیاں سمجھنا چاہیے، سببیت کا ثبوت نہیں۔

اہم خیالات

• ماڈل اتار چڑھاؤ کی غیر یقینی اور ٹریڈنگ کی شدت ظاہر کرنے کے لیے لین دین کے حجم اور قیمت کی تقسیم استعمال کرتا ہے۔
• مصنفین اس فریم ورک کو چینی اسٹاک مارکیٹ کے ہائی فریکوئنسی ڈیٹا پر آزماتے ہیں۔
• ٹریڈنگ کنڈیشننگ کی شدت میں تبدیلیاں عموماً اوسط منافع کے ساتھ مثبت طور پر وابستہ ہیں۔
• رپورٹ کردہ تعلق بلبلے کے انہدام کے آس پاس غیر اہم اور بڑھتی ہوئی تیزی کے ایک دور میں منفی ہے۔
• یہ فریم ورک ڈسپوزیشن اثرات، ہجوم کی پیروی اور حد سے زیادہ ٹریڈنگ کا مطالعہ کرنے کے لیے تجویز کیا گیا ہے۔

ٹیگز

# A Security Price Volatile Trading Conditioning Model


# A Security Price Volatile Trading Conditioning Model









We develop a theoretical trading conditioning model subject to price volatility and return information in terms of market psychological behavior, based on analytical transaction volume-price probability wave distributions in which we use transaction volume probability to describe price volatility uncertainty and intensity. Applying the model to high frequent data test in China stock market, we have main findings as follows: 1) there is, in general, significant positive correlation between the rate of mean return and that of change in trading conditioning intensity; 2) it lacks significance in spite of positive correlation in two time intervals right before and just after bubble crashes; and 3) it shows, particularly, significant negative correlation in a time interval when SSE Composite Index is rising during bull market. Our model and findings can test both disposition effect and herd behavior simultaneously, and explain excessive trading (volume) and other anomalies in stock market.

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۔