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中国股票的交易条件、价格波动与收益模式

文章 arXiv papers · 作者: Leilei Shi et al.
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总结

本文提出一个理论模型，将交易条件强度与证券价格波动和收益联系起来。模型使用成交量和价格分布表示不确定性与强度，并从市场心理角度阐释这些关系。作者将模型应用于中国股市高频数据。

作者报告称，交易条件强度的变化通常与平均收益正相关。在泡沫破裂前后紧邻的时期，这种关系在统计上并不显著；而在上海综合指数上涨的牛市区间，则出现显著负相关。作者认为，该框架可以同时考察处置效应和羊群行为，并帮助解释过度交易量及其他市场异象。现有摘要没有详细说明样本设计、模型验证或稳健性检验，因此这些发现应理解为报告的相关关系，而非因果关系的证明。

核心观点

  • 模型使用成交量和价格分布表示波动不确定性与交易强度。
  • 作者使用中国股市高频数据检验该框架。
  • 交易条件强度的变化通常与平均收益正相关。
  • 报告的相关关系在泡沫破裂前后不显著，在上涨的牛市区间为负。
  • 该框架被提出用于考察处置效应、羊群行为和过度交易。

标签

股票中国市场高频交易统计学市场情绪
全文
# 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.

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。