市场投资者情绪在一个人工限价订单

文摘

本文探讨了/由于情绪过度反应的作用下对人造限价订单市场当代理风险厌恶和抵达市场有不同的时间范围。我们采用基于主体建模建立一个人工股票市场订单和模型的一种情绪信念显示/ /不充分反应遵循贝叶斯学习计划与一个马尔可夫体制转换保守的偏见和代表之间的偏见。仿真表明,与经典的噪音相比信念没有学习,情绪信念产生短期盘中回报可预见性。特别是在/反应过度交易策略是盈利的情绪下的信仰,但不是在噪音的信念。此外,我们发现情绪信念导致显著降低波动性较低的买卖价差、更大订单深度附近最好的报价但低交易量相比,噪声的信念。

1。介绍

FinTech,如自然语言处理,引入金融服务,交易员们越来越多地利用短期盘中情绪信息来自新闻线文章。例如,“RavenPack”从社交媒体提供实时数据结构化的情绪,有助于解读新闻或评论是否好或坏的上市公司。如果交易员使用这些情绪数据预测价格,他们可能会导致短期盘中数据不充分反应或反应过度。事实上,实证研究在学术1)和实践(2]找到在盘中的数据/过度反应的证据。

赫斯顿等。3盘中]使用五分钟的频率数据,发现收益率序列有显著的序列相关性。此外,高(4)带我们ETF基金和一个交易日划分为13个半小时间隔。半个小时打开后的回报率显著正相关与回归的收盘前半小时,还有盘中动量效应。科马罗夫(5盘中]使用半小时返回美国的股票市场,发现早上收益可以预测最后的回报。Zhang et al。6)使用上证综合指数和发现上半年收益小时和/或倒数第二个半小时(第七半小时)可以显著预测收益的样本在最后半小时。金等。7)进行调查,盘中timeseries动量四个中国大宗商品期货合约,和他们的研究结果表明,第一个半小时返回积极预测最后半个小时返回所有四个期货。

的论文,barberi et al。8](以下BSV98)提出一种情绪信念,保守的偏见和代表都纳入了偏见,表明该模型能够生成月度数据中观察到的不足和过度反应。BSV98雇佣了一位代表代理框架,没有互动异构代理之间的交易。因此,BSV模型不适合研究投资者情绪对市场波动的影响,交易量,和金融市场的流动性,这主要与连续双向拍卖市场限价订单。因此,两个重要的问题,如下:(1)情绪会导致下/反应过度限制市场盘中交易订单吗?(2)什么是情绪对市场波动性和流动性的影响包括买卖价差,订单深度,和交易量吗?

本文旨在回答以下两个问题通过分析基于个体模型与信心相信人造市场限价订单。根据Paulinet艾尔。9),基于主体建模是一种强大的工具为研究复杂的金融系统,比如限制订单市场,基于大数据和计算能力。波林等。9)指出,经典经济理论所面临的问题是,“即使个别microbehaviors系统组件都完全理解,它仍然是非常难以预测的总体macrobehaviors系统可能展览”。基于主体建模假设”(ABM)克服了这一缺点代理是独立的软件实体,根据自己的操作规则和目标。“特别是在限价订单的市场中,古典经济理论基于理性预期将要求每个代理知道所有其他代理的最优策略。,他们提交价格和订单数量。然而,这是一个极其复杂的问题解决(甚至数值)鉴于其维度。因此,反弹道导弹是唯一可行的渠道市场微观结构的研究涌现性金融资产从有限理性和异构的microbehaviors代理。

设置基准比较,我们首先考虑嘈杂的信仰,如德长et al。(10),对随机偏离理性预期的基本价值。我们所说的交易员与嘈杂的噪音交易者信念。然后,我们主要的模拟分析,我们交易员遵循贝叶斯模型情绪学习计划,在BSV98相似;因此,商人也叫做情绪BSV交易员。更具体地说,BSV交易员认为,预期的日志基本价值遵循制度转换模型与保守的偏见和代表偏见而不是一个随机游走。BSV交易员相信有一个延续政权以及向均数回归政权,他们利用过去的趋势来确定他们目前的政权的可能性。后Chiarella et al。11),订单提交价格和订单的大小取决于价格预测,预算约束,no-short-sell约束通过恒定的绝对风险厌恶(CARA)效用函数。订单类型(市场或限制)是由提交价格和报价,问价格;如果买(卖)订单的提交价格不低(高)的价格(投标),他们将市场买(卖)秩序;否则,他们将提交限制买入(卖出)。

我们的主要发现是,BSV交易员可以有非常不同的影响限制秩序市场相比,噪声交易者。首先,BSV交易产生盈利的策略是基于在/反应过度,而噪声交易不。第二,我们发现,在BSV交易,条件反应过度,成交量和波动性显著高于订单深度明显低于没有过度反应的时间。相比之下,没有明显的过度反应和non-overreaction时间之间的差异在噪声交易。一般来说,BSV交易导致显著降低波动,买卖价差更小,更大的订单深度附近最好的报价,和更低的成交量相比,噪声交易。

我们的论文是文学作出了巨大贡献。首先,我们扩展barberi et al。8)市场限价订单,检查是否情绪盘中交易可能导致在短期/不够有力的数据,这是符合实证研究结果在最近的金融市场,引入情绪通过FinTech数据。尽管有基于主体的模型,检查BSV情绪效应,如Zhang et al。12)、张、张(13使用),做市商交易机制,而不是一个限制订单,他们的重点是研究非理性交易者的长期生存。陈等人。14)强调基于代理模型需要运用极限订单作为现实的交易机制研究富裕市场动态盘中的数据。我们把张、张的13]在现实的交易机制和工作研究BSV-type情绪对市场波动性和流动性的影响,从而为监管机构和投资者提供更有用的影响。

此外,在Chiarella et al。15),基于模拟数据与BSV-sentiment交易,发现该模型再现了一些重要的程式化事实限价订单市场包括肥尾和缺乏相关的回报,波动集群、长记忆绝对回报,买卖价差和交易量,平均深度剖面的驼峰形状接近最好的报价的订单,增加贸易不平衡和非线性关系和价位,也是斜的效果(事件集群)在提交订单类型。当前论文的重点是在/过度反应的效果和BSV情绪对市场波动性和流动性的影响。

2。人工市场限价订单

我们考虑一个限价订单市场交易员,不同的投资周期,到达市场的随机和提交订单购买或出售股票的风险安全(如股票)。基本价值风险资产的遵循几何随机游走,也就是说, 在每周期波动, ,是常数和常识交易员。从(1),日志基本价值是一个鞅,也就是说, 为 。

此外,交易员不断不监控市场,交易员投资期限,和进入市场后的泊松过程 。货到后,她知道的基本价值 ,一起过去的每一个值时期。因此,交易员给出的信息集合 ,在哪里措施她观察的长度。除了高风险的股票,交易员还可以投资于无风险安全零利率。

2.1。交易员的信仰

2.1.1。嘈杂的信仰

首先,我们考虑的信仰,类似德长et al。10),作为基准。我们假设交易员的信仰的均值和方差日志基本价值偏离随机从他们的价值观在理性预期下,也就是说, 在哪里 。我们称这些交易员噪音交易员。当 ,交易员理性预期;因此,

2.1.2。情绪的信念

接下来,我们主要分析,的精神barberi et al。8(以下BSV),我们假设是由交易员的信仰行为的情绪。更具体地说,每个交易员认为日志基本价格如下: 在哪里 和平均增长率遵循一个两国并存的马尔可夫链的转移矩阵 因此,交易员认为有一个良好的(坏的)国家的平均增长率基本价格是正(负)。鉴于当前状态,呆在同一状态的概率是由 。当不同于零,交易员的信仰表现出情绪,相信平均增长率的底层结构,也不存在。

此外,随着barberi等的研究(8),交易员相信这个转移概率也遵循一个马尔可夫链的转移矩阵: 因此,交易员认为有一个状态 的平均增长率更有可能保持一样的最后时期,一个国家 的平均增长率更可能从一个状态转到另一个国家,在其中和测量切换强度。马尔可夫状态变换模型是出于两种重要的心理偏见:保守的偏见和代表性启发式偏差。根据barberi et al。8),代理反应现金流新闻太少(基本过程的变化),因为他们相信均值基本增长率均值回归,或者他们反应太多现金流的新闻,因为他们相信均值基本增长率趋势。前者是符合保守的偏见和代理underweighs个人现金流中的信息新闻,而后者是一致的代表性偏差自代理overextrapolate过去趋势和超过信息中包含一系列的正/负现金流的消息。

商人不遵守的平均增长率 ,他们更新概率信念和基于贝叶斯学习计划(见附录)的学习过程。给定一个情绪交易员估计概率和 ,交易员使一个 - - - - - -期提前预测日志基本价格: 方程的偏差(的细节7)也记录在附录。日志基本价格的方差被情绪交易员是由

我们称这些交易员与行为情绪BSV交易员。(注意,没有情绪 ),BSV交易员的信念也变成了一个在方程(3)。因此,情绪的关键因素是产生异质性信念在BSV交易员与不同的投资视野(见附录中的示例),和噪音交易者和BSV交易员之间的关键区别在于BSV交易员有一个学习计划在信仰偏见而噪音交易者不。

2.2。交易员的最佳需求和订单提交

后Chiarella et al。11),我们假设交易者的卡拉效用函数最大化优化风险证券的需求,给出的 在哪里是绝对风险厌恶系数,的数量的股票是风险资产举行时间吗 , 订单价格,订单规模(数量)提交时间(代理卡拉效用函数最大化,也就是说, ,和 被认为是正态分布,在哪里提交价格,持有的风险资产数量在时间吗 ,和 是代理对未来收益的预期。指Chiarella et al。11)详细推导附录A)。

接下来,交易员使用她的信仰有关的基本价值的均值和方差来估计未来市场价格: 现在确定提交价格对于交易员 ,我们假设交易者可以卖空和的无风险利率借贷,这意味着 在哪里现金交易的数量吗持有时间 。no-shorting和推导出界限没有借款约束是必要的和提交的价格。没有这样的限制,代理可能会下大订单购买或出售远离最好的出价/问,这是不现实的。或者,我们可以假设每个代理有能力借一定数量和空头头寸然后价格范围是这样决定的 和 和和也可以根据市场状况而定。

从(11),我们获得以下提交价格范围对于交易员 : 在哪里 和通过隐式确定 此外,我们定义随着没有贸易价格对于交易员 ,这解决了

我们假设交易者以下列方式交易。她试图出售股票的风险资产的最高价格或者买 股票的最低价格(然而,这似乎相当极端假设将执行订单,购买或出售最大化的交易员的期望效用)。如果最好的问 或最好的报价 ,然后代理提交一个市场购买或市场销售秩序;否则,她提交一个限制购买或限制销售订单。注意,这种确定方式提交价格不同于Chiarella et al。11),代理随机选择一个价格 。

此外,我们假设提交买卖订单的概率是由 直觉上,进一步没有交易的价格是最低价格,购买概率就越高;进一步没有交易价格最高价格,出售概率越高。

最后,我们假定交易员的预期收益和方差或返回她的投资期限是基于日志的期望值和方差基本价格和提交的价格,也就是说,

进入市场,交易员地方市场秩序或限价订单将存储在限制订单。交易发生在市场秩序点击报价订单的对面。限制使用价格和时间执行订单的优先级。在时间 ,交易员提交一个买卖订单价格水平和订单的大小(是最佳的大小根据订单吗 )。订单导致贸易当她提交一个购买订单 或者当她提交一个订单和销售 ,在哪里和分别是最好的报价,问价格。如果有足够的深度,最好最好的出价或问,然后整个订单交易员提交执行在或 ;否则,部分订单可能执行价格远离最好的出价或问或者它可能成为一个限价订单价格作为新最好的出价或问价格。此外,可以有多个代理到达市场的同时,在这种情况下,我们假设这些代理贸易以随机的顺序。

表1总结了贸易商的订单提交规则在这来自是均匀分布在吗 。请注意,交易员提交的价格(购买订单)或(销售订单)。如果深度最好的出价(问)并不足以完全满足订单大小,剩下的订单的体积是书中对限价订单执行。因此,交易员需要下一个百思买(卖)秩序和重复这个操作根据需要多次直到订单完全执行。这种机制应用条件下,引用这些订单价格高于(低于)( )。如果限价订单仍无法比拟的 从书中删除。

人工限价订单市场连续双向拍卖是重新从“FinancialMarketModel”(739年CSS类项目团队,模拟金融市场使用梅森框架,中心社会复杂性,乔治梅森大学,美国,2008)基于梅森平台仿真框架(肖恩•卢克克劳迪奥CioRevilla,列维Panait,基思•苏利文和加布里埃尔·巴兰;梅森:可替换主体仿真环境。模拟,81:517 - 525,2005)。人工限价订单市场的体系结构概述了在图1。

2.3。仿真设计和设置

我们的分析是基于计算机模拟的模型。我们假设交易者的投资视野遵循之间均匀分布和 参考投资期限在哪里 (大约1小时)和指定的范围 。此外,我们限制投资视野是整数。

交易员们最初 风险资产和股票 大量的现金,最初的基本价格 。在每个周期的开始 ,每个交易员有一个概率 进入市场。代理遵守基本价值在他们进入市场之前提交一个订单。进入市场,交易员取消任何无与伦比的限价订单,提交一个新订单按订单提交规则表1。

日志的波动每周期设置为基本价格 基点(bp)(如果每个交易期作为一分钟,然后大约年化波动每年),将风险厌恶 之后对所有交易员Chiarella et al。11]。BSV交易员的行为情绪,我们假设 , , ,和 BSV98和 。进入市场,交易员估计的概率和基于她的信息 最初的先验 。我们设置 对于每一个代理和代理的数量到1000(我们做了一些鲁棒性测试与改变30到90或代理的总数到2000或500年,结果不显著改变)。的最小蜱虫大小价格是由不同 。我们假设真正的基本价格过程是一个几何随机游走的特定部分中使用的参数值2。3显示复制许多已知的程式化事实绝对回报的金融市场包括长内存数量和买卖价差,驼峰形状意味着深度的订单,订单不平衡和非线性关系反而使回报,在订单提交和事件集群类型,看到Chiarella et al。15])。

除了噪音和BSV交易员,我们假设也有流动性交易者。流动性交易者的投资视野和到达率遵循相同的均匀分布噪声/ BSV交易员。他们选择随机买卖指令之间平等的概率,之后他们也选择市场和限制订单之间的随机概率相等。订单大小是随机分布在1到10之间。此外,他们的限价订单总是最好的出价或问价格。因此,流动性交易者不设置价格订单。他们提供或者要求流动性有相等的概率。鉴于市场代理的总数,我们假设噪音/ BSV交易员和流动性交易者。

直觉,流动性交易者贸易外源性原因(例如,解除位置坚持适当的风险水平),他们可能利用市场订单如果他们不耐烦或限制订单最好的出价/问他们是否有时间等待更有利的价格。然而,流动性交易者不可能下订单,远离是最好的出价/问。此外,我们假设他们选择随机市场和限制订单之间有相等的概率,因为我们认为它是合理的假设流动性交易者也同样可能提供或消费市场流动性。此外,订单大小是随机选择1到10之间由于交易员最初赋予10股的风险资产,和两个选择需要生成现实的结果一致。

我们设计两个仿真案例。第一个是嘈杂的情况下,噪音交易者有900和100个流动性交易者,我们使用这种情况下作为基准。然后,我们考虑另一种情况下,“BSV”情况下,在100年有900 BSV交易员和流动性交易者。

报告结果的结果模拟72000期与第一个60000步作为老化时期(保持相似在不同模拟结果)。

3所示。分析仿真结果

在本节中,我们使用仿真结果来检查下/过度反应效果和行为情绪对市场波动性和流动性的影响。我们首先检查BSV情绪是否能产生过度反应和当天的数据不够有力。然后,我们检查对盘中市场波动的影响,流动性包括买卖价差,订单深度附近最好的报价,和交易量。

3.1。不够有力,过度反应

根据BSV98,不够有力的和过度反应被定义为 分别为,即。,returns tend to a higher following good news than following bad news; however, returns tend to lower following a series of good news than a series of bad news, which is in contrary to the有效市场假说(EMH)说,任何公共信息应反映在均衡价格,这样没有超额利润。因此,在/过度反应作为对有效市场假说的反证。

在市场限价订单,我们解释增加(减少)的价位 好(坏)的消息。直觉上,增加(减少)反而表明投资者在市场上修改他们的期望风险资产的基本价值上升(下降)。

为了测试不充分反应中指定的(17),我们设计如下不够有力(UR)交易策略。假设中等价位的变化, 作为交易信号,信号是积极的时候 和消极的时候 (在理性预期均衡模型,不知情交易者使用价格作为一个公共信号对未来回报。例如,价格信号的不知情交易者增加积极的私人信号通知交易员已经收到。因此,我们使用价格增加(减少)的买(卖)信号在/反应过度交易策略)。最初,如果一个商人观察积极(消极的)信号,她买(贱卖)的风险资产份额。然后,一旦交易信号开关信号,她闭上初始位置。她重复策略从下一阶段开始。

相反,要利用任何过度反应出现在市场,我们构建以下交易策略。一个或信号出现后连续3负(正)价格变化;然而,该策略不买(卖),直到出现相反的信号。因此,有 连续价格变化在同一交易开始前签署。例如,在图2,有5积极信号(排除零回报)负回报出现之前,然后策略规定卖空。最后,或战略等相同数量的时期之前关闭的位置。策略重复从下一时期(我们测试 ;我们发现,当 ,或战略不赚钱;当 ,或策略是有利可图的,但机会或策略减少时增加。因此,我们报告的结果 )。图2提供了你的图形插图或交易策略。

表2报告你的盈利能力和或交易策略;小组假设交易发生在中等价位,面板B假设买(卖)订单执行最好的问(报价)。我们有以下的观察。首先,两个交易策略提供正回报的市场由BSV填充和流动性交易者的你比别人更有利可图的交易策略或策略。相反,当市场噪音和流动性交易者,填充策略提供大的负回报。这证实了模型生成的实际价格与经验证据一致的下/反应过度。利润远远高于你的策略或战略自从你允许交易后每一个积极/消极的信号,而或激活后一系列的策略 连续信号相同的信号。

第二,买卖价差考虑之后,你的策略仍然是盈利的,而或战略负回报与BSV和流动性交易者在市场上。凭直觉,或战略受到恶化市场流动性过度反应期间;即。,market depth reduces and spread widens after BSV traders trade overaggressively after observing a series of good/bad signals. We show evidence of this in Table3。

3.2。波动,传播,体积,和订单深度

我们定义以下市场质量的措施:波动样本标准差log-return的价位,也就是说,每交易时期;的买卖价差是衡量蜱虫的平均数量大小之间的最佳投标价格和最佳问价格,也就是说,每段;和体积是衡量平均每周期被交易的股票数量。此外,我们还计算订单的平均深度附近最好的报价。平均订单深度最好的5报价问(投标)一边用Da5(Db5跑车)。

结果在表3表明波动、传播和交易量都BSV交易商在市场密集明显小于一个居住着噪音交易者。直觉是,由于他们的马尔可夫切换信念log-fundamental过程,尽管BSV交易员可以反应不足和反应过度的新闻,他们经常反应不够有力。投资者预计每好或坏信号后反应不够有力;然而,他们反应过度之后才收到一系列的积极或消极的信号。由于日志的基本过程的概率是随机游走,观察一系列的价格增加或减少相对较小。因此,BSV交易员提交不那么咄咄逼人订单相比,噪声交易者获得相同的运动的基本价值。结果还表明,订单深度BSV交易商在市场密集比噪声交易者在市场密集。直观地说,噪音交易者的预期偏离随机log-fundamental目前观察到的价值, ,而BSV交易员预期更接近因为他们遵循相同的学习计划。因此,噪声交易者更有可能限制订货远离最好的报价。

在表3,我们也计算波动,蔓延,体积,和订单深度条件在市场过度反应的发生。当有过度反应标识( )连续增加(减少)的价位 ,它提供了连续正(负)交易信号。假设第一个连续积极/消极的贸易交易周期中可观察到的信号 ,然后的过度反应周期 对应的交易地平线反应过度交易策略。此外,过度反应(或)不是常数,它计算了或交易策略。例如,如果有连续3后积极的价格变化,就意味着有一个时期;当有一个负的价格变化,或期结束;例如,如果负价格变化发生在第五期,或的长度是5 - 1 = 4;如果它发生在9日期间,或周期是1胜9负的长度= 8。在表3BSV-OR(噪音或)对应于市场过度反应的时期居住着BSV(噪音)交易员。

结果表明,在一个市场密集BSV交易员、波动性,体积增加,订单深度在过度反应时间显著减少。相比之下,没有显著差异的任何可观察到的数量在市场的噪音交易者。直觉是明确的;实际上只有BSV交易员过度反应过度时期,在此期间他们贸易的力度,导致更高的波动性和交易量,深度也减少了订单数量。噪声交易者,另一方面,不要反应过度;因此,他们的交易行为不受过度反应时间的影响。有趣的是,买卖价差不显示任何显著增加反应过度时期甚至BSV交易商在市场密集,这表明即使他们反应过度,BSV交易员贸易积极不足以扩大蔓延。

4所示。结论

在本文中,我们提出了一个基于主体的模型检查行为情绪对市场波动的影响和限价订单市场的流动性。相比,噪声交易者根本不参与学习和他们的信仰从基本价格偏离随机,情绪交易员与贝叶斯学习计划可能反应不足或过度反应过去基本价格的变化;因此,交易员与不同的投资视野可能有不同的对未来的预期基本价格。在人造限价订单市场,交易商市场或限制可以提交订单,提交价格和订单大小都是由卡拉效用最大化。

仿真结果表明,情绪有非常不同的影响和噪声交易市场限价订单。首先,不够有力的和过度反应交易策略只是有利可图的市场商人居住着情绪。此外,条件反应过度(连续信号的正/负端返回),只有情绪交易导致显著增加交易量和波动性和深度减少订单数量。总的来说,我们发现情绪交易导致丰富的交易和价格模式,它像更多的在现实股票市场。

为未来的途径的研究,这将是有趣的扩展模型包括一个宪章组件代理的信仰和检查的联合影响情绪和返回外推价格和流动性动力学。例如,情绪和外推法之间的复杂的相互作用可能提供一个解释闪电崩盘,突然流动性渐干,和共性的顺序流。

附录

BSV交易者的学习过程

我们假设BSV交易员不观察的平均增长率 ,所以他们更新他们的概率信念和基于贝叶斯学习过程。让 和 ,在哪里 。定义 ,和贸易商观察后更新她的概率如下: 在哪里 为 和 和 为 和 。

给她估计概率和 ,交易员使一个 - - - - - -期提前预测日志基本价格的方程(7): 在哪里

数据可用性

从仿真数据获得。编码的模拟可以从相应的作者。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

财政支持中国的国家自然科学基金,资助自然科学基金委71671191下,U1811462, 71721001,感激地承认。

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