Phân tích chuỗi Markov về lệnh cổ phiếu trong chiến tranh thương mại 2018

Tóm tắt

Nghiên cứu mô hình hóa các chuỗi lệnh tần suất cao của cổ phiếu thuộc sáu ngành trong cuộc chiến thương mại 2018 US–Trung Quốc. Nghiên cứu sử dụng chuỗi Markov rời rạc bậc một, đồng nhất theo thời gian, kiểm tra giả định Markov bằng kiểm định chi-bình phương và ước lượng xác suất chuyển tiếp bằng hợp lý cực đại. Bản đồ nhiệt và các thống kê chuỗi suy ra được dùng để so sánh hành vi đặt lệnh giữa những ngày biến động cao và thấp.

Phân tích báo cáo rằng những ngày biến động cao có nhiều lệnh thêm và hủy hơn; các tác giả diễn giải điều này là nhà giao dịch tích cực đặt lệnh giới hạn rồi hủy nhiều lệnh. Xác suất dừng cao và thời gian tái diễn trung bình ngắn của các loại lệnh này hỗ trợ cách diễn giải đó. Khoảng cách phổ và tốc độ entropy tương tự giữa các điều kiện biến động gợi ý chiến lược giao dịch tương đồng, trong khi các lần khớp lệnh đầy đủ lặp lại trong lĩnh vực Tài chính và Ngân hàng được xem là bằng chứng về khả năng chống chịu. Tài liệu không cung cấp chi tiết mẫu, ước lượng số hay nhận diện quan hệ nhân quả, vì vậy các nhận định về ý định của nhà giao dịch và khả năng chống chịu của ngành nên được xem là diễn giải dữ liệu lệnh quan sát được.

Ý chính

• Nghiên cứu biểu diễn chuỗi lệnh cổ phiếu bằng chuỗi Markov bậc một, đồng nhất theo thời gian.
• Kiểm định chi-bình phương đánh giá giả định Markov, còn xác suất chuyển tiếp được ước lượng bằng hợp lý cực đại.
• Theo các thống kê chuỗi được báo cáo, lệnh thêm và lệnh hủy nổi bật hơn vào những ngày biến động cao.
• Khoảng cách phổ và tốc độ entropy tương tự cho thấy động lực lệnh nhìn chung giống nhau giữa các điều kiện biến động.
• Các lần khớp lệnh đầy đủ lặp lại trong lĩnh vực Tài chính và Ngân hàng được diễn giải là khả năng chống chịu trong chiến tranh thương mại.

Thẻ

# High-Frequency Stock Market Order Transitions during the US-China Trade War 2018: A Discrete-Time Markov Chain Analysis


# High-Frequency Stock Market Order Transitions during the US-China Trade War 2018: A Discrete-Time Markov Chain Analysis









Statistical analysis of high-frequency stock market order transaction data is conducted to understand order transition dynamics. We employ a first-order time-homogeneous discrete-time Markov chain model to the sequence of orders of stocks belonging to six different sectors during the USA-China trade war of 2018. The Markov property of the order sequence is validated by the Chi-square test. We estimate the transition probability matrix of the sequence using maximum likelihood estimation. From the heat-map of these matrices, we found the presence of active participation by different types of traders during high volatility days. On such days, these traders place limit orders primarily with the intention of deleting the majority of them to influence the market. These findings are supported by high stationary distribution and low mean recurrence values of add and delete orders. Further, we found similar spectral gap and entropy rate values, which indicates that similar trading strategies are employed on both high and low volatility days during the trade war. Among all the sectors considered in this study, we observe that there is a recurring pattern of full execution orders in Finance & Banking sector. This shows that the banking stocks are resilient during the trade war. Hence, this study may be useful in understanding stock market order dynamics and devise trading strategies accordingly on high and low volatility days during extreme macroeconomic events.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.