交易者
- 信息披露、有限關(guān)注與交易者期望收益
資者稱為“關(guān)注交易者”.由于關(guān)注資源的有限性特征[3],關(guān)注交易者不可能掌握市場中披露出的全部信息,只能捕捉其中的部分信息,相對于內(nèi)部交易者而言具有信息劣勢.交易者之間的這種信息不對稱導(dǎo)致了他們對預(yù)期收益的異質(zhì)信念[4],進而導(dǎo)致了相互學(xué)習(xí)[5].在交易中,關(guān)注交易者一方面要關(guān)注公司披露出來的信息,另一方面要關(guān)注價格揭示出來的公共信息,以擴大信息量,提高收益預(yù)測能力,而這又意味著市場更加透明,風(fēng)險收益隨之降低.為了避免收益損失,內(nèi)部交易者在關(guān)注交易者提交訂
昆明理工大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版) 2023年2期2023-05-08
- 信息獲取時間差異對市場流動性的影響研究
——兼論信息技術(shù)在證券市場中應(yīng)用的影響
認為金融市場中交易者獲取信息是同步的,并以無摩擦和同質(zhì)信念作為基本假設(shè),發(fā)展出投資組合理論、資本資產(chǎn)定價模型、套利定價理論等經(jīng)典學(xué)說。Sims[1]指出,異質(zhì)的信息處理能力、有次序的獲得信息以及內(nèi)幕信息泄露等才是金融市場的常態(tài),信息不對稱現(xiàn)象普遍存在。陳輝和汪前元[2]指出,機構(gòu)投資者擁有先進的信息處理技術(shù),更容易獲得內(nèi)幕信息或提前獲得公開信息,造成交易者獲取同一信息的時間存在差異。Hendershott 等[3]將紐約證券交易所引入高頻易者作為外生沖擊事
管理工程學(xué)報 2022年4期2022-07-22
- 有限關(guān)注、內(nèi)部交易與預(yù)期收益
中,基于信息的交易者可以分為兩類,一類是內(nèi)部交易者,比如公司董事、監(jiān)事、高級管理人員等,他們是公司的直接經(jīng)營管理者,對影響公司股價異動的事件和公司運營情況有更為準(zhǔn)確的預(yù)期和判斷[1,2].另一類是外部市場中的信息關(guān)注者,通過關(guān)注市場上的公共信息,綜合形成自己的私有信息.這兩類交易者由于信息來源渠道不同,得到的信息量也不同.相對于關(guān)注交易者來說,內(nèi)部交易者具有絕對的信息優(yōu)勢.對于關(guān)注交易者來說,由于關(guān)注是一種稀缺的認知資源[3],受時間和精力限制,面對市場上
系統(tǒng)工程學(xué)報 2022年1期2022-04-29
- 金融監(jiān)管對市場質(zhì)量和知情交易者的影響
市場質(zhì)量和知情交易者的影響。通過平行測定幾個市場程式化事實，將系統(tǒng)校準(zhǔn)到真實的金融市場后，發(fā)現(xiàn)這四種監(jiān)管都不同程度地降低了市場波動、價格扭曲和交易量。買賣價差在賣空禁令、交易稅和T+1結(jié)算周期下增加，但與漲跌幅限制存在非單調(diào)關(guān)系。當(dāng)漲跌幅限制政策較為緊時，買賣價差很小，隨著漲跌幅限制的放寬，買賣價差增大。一旦市場上不考慮漲跌幅限制，它仍然會下降。此外，在賣空禁令、漲跌幅限制或T+1結(jié)算周期的政策下，知情交易者的交易量比例和財富份額均下降。與之相反，交易稅給
財經(jīng)理論與實踐 2022年2期2022-04-01
- 處置效應(yīng)是否與過度自信相關(guān)？來自社交交易平臺的證據(jù)
交網(wǎng)絡(luò)也影響著交易者的行為，因此我們用處于社交網(wǎng)絡(luò)中的投資者的數(shù)據(jù)來研究投資者的交易行為的影響會更準(zhǔn)確。社交交易是一種參與金融市場的新方式。在傳統(tǒng)模式中，金融市場參與者必須委托金融中介機構(gòu)進行交易。在社交交易中，結(jié)合了社交網(wǎng)絡(luò)和在線交易，降低了投資者的投資門檻。此外，這些在線平臺允許投資者相互交流，甚至在簽訂協(xié)議的情況下可以查看其他投資者的交易活動。投資者可以在平臺交易機制的前提下輕松觀察同行的交易行為，并復(fù)制他人的交易策略，無需專業(yè)經(jīng)紀(jì)人的幫助。許多社交
上海管理科學(xué) 2021年6期2021-12-28
- 從IEX看美國證券交易所的規(guī)則和競爭要點變遷
實施有利于高頻交易者的策略。勝山曾在接受采訪中表示：“高頻交易者比普通投資者的數(shù)據(jù)訪問速度更快，這使他們能夠在知道賽馬結(jié)果的同時進行交易，而此時的其他人仍然認為賽馬正在進行。我意識到，這樣系統(tǒng)的設(shè)計讓長期投資者處于不利地位，為了解決這個問題，我們成立了IEX?！弊鳛镮EX的共同創(chuàng)始人，勝山、洛南（Ronan Ryan）、約翰（John Schwall）和羅伯（Rob Park）曾分別擔(dān)任加拿大皇家資本市場（RBC Capital Markets）的首席風(fēng)險
清華金融評論 2021年10期2021-10-19
- AI或?qū)⒏镄峦鈪R市場
解決方案不僅使交易者能夠輕松執(zhí)行交易，而且還降低了失敗的風(fēng)險。簡而言之，這些創(chuàng)新技術(shù)使交易者能夠輕松分析大量數(shù)據(jù)、簡化交易流程，并不斷實時跟蹤其表現(xiàn)。所有這些最終導(dǎo)致交易者做出明智的決策。讓我們深入了解一下人工智能是如何改變和正在改變外匯行業(yè)的。第一個用例是分析市場并提供如何進入最佳交易的提示的算法。這些基于人工智能的工具也使用預(yù)測分析和機器學(xué)習(xí)來預(yù)測市場走勢。這些機器學(xué)習(xí)工具使用歷史數(shù)據(jù)和復(fù)雜的算法進行實時數(shù)據(jù)分析。交易者可以使用AI預(yù)測來設(shè)計他們的長期
計算機與網(wǎng)絡(luò) 2021年6期2021-06-01
- 止損策略與市場行為級聯(lián)
個重要因素，而交易者的行為級聯(lián)也是造成市場極端情況的重要內(nèi)在機制之一。與經(jīng)典理論一般假設(shè)市場主體行為相互獨立不同，實際市場上主體間的行為決策存在相互關(guān)聯(lián)，會形成“空間”維度(橫向)上的多主體行為耦合或時間維度(縱向)上的多主體行為級聯(lián)。被廣泛關(guān)注的羊群現(xiàn)象[5]是典型的多主體行為耦合。而行為級聯(lián)特指主體行為在縱向上關(guān)聯(lián)，通常通過一個包含正反饋的動態(tài)過程實現(xiàn)。Banerjee在1992年研究了群體中主體的決策行為，并最早發(fā)現(xiàn)并提出了“信息行為級聯(lián)”[6]；I
復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué) 2021年2期2021-05-11
- 異質(zhì)信念下內(nèi)幕交易者市場操縱行為研究
建模分析了知情交易者與監(jiān)管部門之間博弈關(guān)系的策略，提出監(jiān)管部門要加大力度處罰內(nèi)幕信息操縱行為的建議。鐘廷勇等(2017)[15]通過建模對股價異動和市場操縱行為進行理論分析后指出，在被操縱期間，股票價格將會不斷上升，而當(dāng)真實的股票價值被揭示時，股票價格將會下降，并給出監(jiān)管建議。徐龍炳等(2018)[16]系統(tǒng)總結(jié)分析了信息型市場操縱及其經(jīng)濟后果、監(jiān)管等方面的文獻后指出，信息型市場操縱會損害資本市場資源配置功能，并損害投資者權(quán)益。此外，由于投資者在認知上都有
中國管理科學(xué) 2020年10期2020-11-21
- 信息不確定視角下的異質(zhì)交易策略與股價行為特征
不同交易策略的交易者并存時資產(chǎn)價格的形成過程。在面臨信息不確定的條件下，基礎(chǔ)交易者和技術(shù)交易者根據(jù)其所掌握的信息情況，從自身效用最大化的考慮出發(fā)在兩種策略之間進行選擇和切換，推動著價格的動態(tài)演化，也導(dǎo)致了市場中基礎(chǔ)交易者和技術(shù)交易者所占比例動態(tài)的變化并形成了資產(chǎn)價格運動的微觀基礎(chǔ)。通過采用市場真實數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)進行仿真對比分析，結(jié)果表明本文所構(gòu)建的模型可以內(nèi)生性的解釋金融資產(chǎn)序列的波動聚集、杠桿效應(yīng)以及尾部的冪律分布等特征，同時也對市場交易者分布情況對收益
管理工程學(xué)報 2020年6期2020-11-07
- 基于區(qū)塊鏈技術(shù)的產(chǎn)品供應(yīng)鏈信息追溯研究*
絡(luò)中，上一級的交易者在將產(chǎn)品交付給下一級交易者的時候，可以自由選擇是否將代表某產(chǎn)品的同等數(shù)量的虛擬貨幣交付給下一級的交易者，將足夠長時間內(nèi)的虛擬貨幣流通情況收集起來，然后根據(jù)收集到的相關(guān)信息建立數(shù)學(xué)模型，據(jù)此計算出從商品流通網(wǎng)絡(luò)中任意經(jīng)銷商處獲得的某個產(chǎn)品來自品牌商的概率即產(chǎn)品的正品率。根據(jù)這些計算得出的概率，可以實現(xiàn)產(chǎn)品的相對溯源，結(jié)合網(wǎng)絡(luò)信息便可以實現(xiàn)對產(chǎn)品的絕對溯源。2 問題描述產(chǎn)品供應(yīng)鏈?zhǔn)侵钢圃焐讨圃煲患a(chǎn)品經(jīng)過一系列流通過程到達消費者手中的各個環(huán)
物流工程與管理 2020年8期2020-09-03
- 為什么“長期交易者”，總是能贏“長期持有者”？
戶，多數(shù)是長期交易者。于是就有了本文的話題：長期交易者的超額收益從何而來？長期交易者賺的是：長期持有者自愿放棄的現(xiàn)金收益根據(jù)股票市場的贏家/輸家的博弈論，人們很容易相信：股市贏家賺的是輸家的錢！這個似是而非的“常識”，理論依據(jù)是“零和游戲”。從這個“常識”出發(fā)，會產(chǎn)生一個問題：10%頭部賺錢的賬戶中，剔除違法不當(dāng)?shù)美?，合?guī)合法參與交易的超額收益是從哪里來的呢？首先要區(qū)分股權(quán)和股票的兩種價值投資，一般說來，股權(quán)是公司的價值，資金一旦注入被投資企業(yè)就喪失了流動
中外管理 2020年8期2020-08-21
- 噪聲交易者、交易行為多樣性與即時價格沖擊①
一筆交易，以及交易者屬性信息.大規(guī)模高質(zhì)量交易層面的數(shù)據(jù)為金融科研工作者提供了探索交易者和市場行為規(guī)律的數(shù)據(jù)寶庫[2-4].基于細致的交易數(shù)據(jù)深入分析和理解交易網(wǎng)絡(luò)拓撲結(jié)構(gòu)的研究得到了大量科研工作者的關(guān)注.不同市場、不同類型交易網(wǎng)絡(luò)具有一定的普適特征，如網(wǎng)絡(luò)度分布的無標(biāo)度特性和小世界性質(zhì)等.復(fù)雜系統(tǒng)間普適的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)特征預(yù)示著系統(tǒng)在演化和發(fā)展過程中具有類似的形成機制.金融市場中交易網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與社會網(wǎng)絡(luò)具有類似的結(jié)構(gòu)特征[5,6].基于社會網(wǎng)絡(luò)和金融網(wǎng)絡(luò)分析能夠
管理科學(xué)學(xué)報 2020年4期2020-08-05
- 公共信息、內(nèi)部啟發(fā)性對監(jiān)管市場均衡的影響
普遍存在，內(nèi)部交易者常常利用自己的私有信息優(yōu)勢獲取利潤。kyle[1]首先提出了內(nèi)部交易的數(shù)學(xué)模型，并在半強有效性定價下，得到了單個內(nèi)部交易者以噪聲交易者為掩護而獲取最優(yōu)期望利潤。在此基礎(chǔ)上，Holden和Subrahmanyam[2]分析了多個內(nèi)部交易者的博弈模型，并表明會加快信息釋放的速度。進一步Gong等[3]對內(nèi)部交易Stakelberg博弈模型進行了分析。Yang等[4]研究了內(nèi)部交易市場中有新進者的Stakelberg博弈模型，并發(fā)現(xiàn)第一階段市
貴州師范大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2020年3期2020-06-05
- 基于理性預(yù)期均衡框架下的價格泡沫與過度反應(yīng)研究
行交易，而動量交易者的決策完全依賴于價格，并將過度反應(yīng)歸結(jié)于信息逐漸擴散的結(jié)果。De Long等［20］提出了帶噪聲交易的理性預(yù)期均衡模型，從噪聲交易者的非理性行為入手討論了股票價格與基礎(chǔ)價值偏離的現(xiàn)象。王連華和楊春鵬［21］擴展了DSSW 模型，指出過度反應(yīng)會引起價格泡沫，但他們均未考慮知情交易者存在過度反應(yīng)的可能性。陳耀年和周學(xué)農(nóng)［22］認為投資者普遍存在過度反應(yīng)。Vives［23］則指出噪聲交易者的行為僅僅是為了滿足其流動性需求，而知情交易者的策略才
中國管理科學(xué) 2020年11期2020-03-09
- 基于演化博弈的OTC金融衍生品市場風(fēng)險控制分析
融衍生品市場上交易者與政府監(jiān)管者之間的博弈策略研究，因此本文采取演化博弈來分析在OTC 金融衍生品市場中交易者和監(jiān)管者之間各自策略的動態(tài)演化機制，通過構(gòu)建交易者和監(jiān)管者之間的博弈模型來分析在有限理性約束下它們的策略選擇、演變軌跡以及影響因素。2 演化博弈模型2.1 基本假設(shè)2.1.1 策略空間在演化博弈模型中，博弈方分為OTC 市場中的參與者和代表政府進行行政監(jiān)管的監(jiān)管者，滿足各博弈方均滿足追求自身利益最大化的有限理性人假設(shè)。交易者策略空間為｛謹(jǐn)慎交易，投
新商務(wù)周刊 2019年10期2019-08-08
- 下輪上漲前需要進行一次盤整
顯示出市場中的交易者已經(jīng)不那么看空市場了，而長期組均線更寬闊的發(fā)散則將顯示出他們已經(jīng)變得更加看多了。但這種預(yù)示著“更看多”的發(fā)散目前還沒有形成。這些看漲特征的失敗表明指數(shù)可能會繼續(xù)向著先前位于2830點附近的歷史支撐位下跌。此前，指數(shù)在2830點至2900點之間形成過盤整，但是這種盤整只是在下降三角形形態(tài)的內(nèi)部出現(xiàn)，所以很難將它作為判斷未來支撐行為的確定性指導(dǎo)因素。指數(shù)在2900點附近沒有充分確立的壓力位。交易者要對以下兩種情況的出現(xiàn)保持警覺。第一種情況就
證券市場紅周刊 2019年26期2019-07-13
- 滬指的上方目標(biāo)在3050點
重要，因為它讓交易者能夠測算出指數(shù)大概率的目標(biāo)位。在三角形形態(tài)中，三角形的基準(zhǔn)邊被用來進行測算?；鶞?zhǔn)邊長度是傾斜的趨勢線的起點與水平支撐線之間的垂直距離。這個距離被我們測量出來后，可以從指數(shù)運行至下降趨勢線以上的位置作為基點向上投射這個距離。通過這種測算，我們得出一個上方目標(biāo)，它位于3050點附近。指數(shù)通過下降三角形態(tài)進行突破通常是比較困難的，因為下降三角形可以看作一個看跌的形態(tài)，指數(shù)向上的突破必須非常強勁才能到達目標(biāo)位置。在突破之后，指數(shù)經(jīng)常會回落，然后
證券市場紅周刊 2019年22期2019-06-15
- 指數(shù)或?qū)⑿纬煽礉q的RSI背離形態(tài)
I背離形態(tài)會讓交易者對于未來出現(xiàn)反彈趨勢更有信心，并推動一個新的可持續(xù)上升趨勢的形成。從下降趨勢轉(zhuǎn)變?yōu)樯仙厔荩羁煽啃盘柺窍鄬娙踔笖?shù)出現(xiàn)看漲的背離信號。在指數(shù)下跌的時候，交易者都在觀察這個信號出現(xiàn)的跡象。背離意味著連接上證指數(shù)圖上的趨勢線與連接RSI指標(biāo)的趨勢線運行方向相反。這種看漲的RSI背離形態(tài)的形成要經(jīng)過幾周時間，需要指數(shù)形成一個反彈回落再反彈的形態(tài)。顧比復(fù)合移動平均線（GMMA）的行為也顯示出目前指數(shù)盤整具有看漲屬性。GMMA短期組均線已經(jīng)急速
證券市場紅周刊 2019年18期2019-06-11
- 指數(shù)趨勢突破的目標(biāo)位在2690點
正在形成，但是交易者還需密切關(guān)注反彈的上升趨勢能否最終得到持續(xù)。第二個條件是指數(shù)強勢運行至GMMA長期組均線的上邊緣以上。交易者們正在等待這種情況的出現(xiàn)。指數(shù)之前小幅運行至GMMA長期組均線以上，但很快就形成了回落。投資者等待看到出現(xiàn)更強勢的突破，只有這樣他們才能成為堅定的買入者。第三個條件是GMMA長期組均線出現(xiàn)收斂。GMMA長期組均線已經(jīng)拐頭向上，這是一個看漲的信號。但可以看到目前GMMA長期組均線收斂跡象并沒有表現(xiàn)的太明顯。如果GMMA長期組均線沒有
證券市場紅周刊 2019年4期2019-06-11
- 上證指數(shù)形成“三重底”
活動已經(jīng)結(jié)束。交易者已經(jīng)變得更加相信回撤已經(jīng)被遏制，他們正在作為買入者進入市場。GMMA短期組均線形成收斂并拐頭向上，這一點得到了確認。GMMA長期組均線也已經(jīng)拐頭向下，并且也出現(xiàn)收斂。GMMA長期組均線發(fā)散顯示交易者已經(jīng)開始進行賣出活動。這通常是一個強烈的下降趨勢的信號。GMMA長期組均線當(dāng)前的收斂卻顯示出投資者在猶豫不決。他們相對謹(jǐn)慎，還沒有看跌。相對更容易出現(xiàn)的一種情況是，交易者轉(zhuǎn)而看漲并支持任何從2830點開始的反彈。如果位于2830點附近的支撐被
證券市場紅周刊 2019年20期2019-06-11
- 多基本面下異質(zhì)交易者競爭及流動性分析
界普遍認為加劇交易者之間的競爭可以促進市場流動性。此類文獻大多研究同一個基本面下的知情交易者(包括內(nèi)幕交易者)之間的競爭關(guān)系，雖然假設(shè)不盡相同，但均證明了交易者之間的競爭與流動性的正相關(guān)關(guān)系。如Admati和Pfleiderer[2]發(fā)現(xiàn)，增加信息結(jié)構(gòu)完全相同的交易者，會加大競爭程度，顯著提高市場流動性。Fishman和Hagerty[3]不僅證實了此結(jié)論，還發(fā)現(xiàn)競爭使交易者的收益也會因此受損。Paul[4]發(fā)現(xiàn)如果某個私人信息被更多的交易者觀測到，那么交
中國管理科學(xué) 2019年5期2019-06-04
- 基于隨機動力系統(tǒng)的證券市場演化動態(tài)研究
結(jié)論：由于理性交易者的套利行為，非理性交易者從長期看必定是虧損的，最終會在金融市場中消失，從而金融市場終將是有效的。Fama等人的論證事實上預(yù)設(shè)了市場有效性的假定，從而理性交易者的套利行為才能從長期上使非理性交易者因持續(xù)虧損而退出市場。事實上，這是一個在理性預(yù)期前提下的循環(huán)論證。如果市場并非完全有效，則理性預(yù)期下的套利并非是無風(fēng)險的。而理性交易者也并非是穩(wěn)定市場的力量。此外，即使作為個體的非理性交易者會持續(xù)虧損，在長期趨向上終將退出市場，然而，還會有新的非
中國管理科學(xué) 2019年5期2019-06-04
- 基于演化博弈的OTC金融衍生品市場風(fēng)險控制分析
融衍生品市場中交易者和監(jiān)管者之間各自策略的動態(tài)演化機制，通過構(gòu)建交易者和監(jiān)管者之間的博弈模型來分析在有限理性約束下它們的策略選擇、演變軌跡以及影響因素。2 演化博弈模型2.1 基本假設(shè)2.1.1 策略空間在演化博弈模型中，博弈方分為OTC市場中的參與者和代表政府進行行政監(jiān)管的監(jiān)管者，滿足各博弈方均滿足追求自身利益最大化的有限理性人假設(shè)。交易者策略空間為｛謹(jǐn)慎交易，投機交易｝，若交易者選擇審慎交易，則可以合理利用市場信息以獲取穩(wěn)定收益，能夠促進市場平穩(wěn)有序發(fā)
新商務(wù)周刊 2019年8期2019-05-08
- 基于擴展的DSSW模型的資產(chǎn)價格泡沫生成演化建模及仿真研究
基礎(chǔ)，建立噪聲交易者(DSSW)模型：通過一個簡化的迭代模型，利用噪聲交易者對風(fēng)險資產(chǎn)存在一定程度的認知偏差，因此能夠獲得比套利交易者更高的收益。Binswanger[7]假設(shè)資產(chǎn)基本價值服從有偏隨機游走過程，噪聲交易者對資產(chǎn)價格預(yù)期的誤判隨時間變化，動態(tài)地擴展了DSSW模型，建立了資產(chǎn)價格泡沫生成、膨脹與噪聲交易者行為之間關(guān)系模型。王朝暉和李心丹[8]運用基于Agent計算實驗金融方法，在SFI-ASM模型基礎(chǔ)上，引入連續(xù)競價機制，構(gòu)建仿真股票市場，結(jié)果
預(yù)測 2019年2期2019-04-16
- 游資套利與次新股的慣性效應(yīng)和反轉(zhuǎn)效應(yīng)模型
比很高。而散戶交易者容易受到情緒的影響，他們通常是動量交易者的主體，對他們的行為和心理特征進行了解，有助于監(jiān)管機構(gòu)更進一步制定政策保護中小投資者的利益。A股屬于新興未成熟的資本市場，投資者普遍沒有價值投資理念，甚至于部分機構(gòu)投資者如游資或類游資機構(gòu)，利用散戶的追漲情緒，從中獲得套利行為，嚴(yán)重損害了中小投資者的利益。游資還大量參與次新股的交易，因為次新股板塊具有稀缺性和高度波動性，且普遍流通盤較小，他們參與的個股在持有1個交易日的極短期限內(nèi)可以獲得高達2.9
統(tǒng)計與決策 2018年23期2018-12-21
- 美國不公平高頻交易監(jiān)管及對證券法修改的啟示
在交易日結(jié)束時交易者不持有頭寸。1由于上述特點，一部分高頻交易行為嚴(yán)重損害了市場的公平性。相對于普通投資者，高頻交易者往往具有信息、技術(shù)和速度方面的優(yōu)勢，在市場行情發(fā)生變動時可以先于普通投資者發(fā)出買單或賣單，以犧牲普通投資者利益為代價獲得收益。一些高頻交易者甚至還利用自身技術(shù)優(yōu)勢從事操縱市場的活動。高頻交易問題已經(jīng)引起我國監(jiān)管部門的關(guān)注。我國證監(jiān)會和證券交易所于2015年開始對高頻交易和程序化交易進行調(diào)查和監(jiān)管，對部分具有程序化交易特征的機構(gòu)和個人進行核查
證券市場導(dǎo)報 2018年8期2018-12-07
- 國際金融危機傳染機制研究
——基于行為經(jīng)濟學(xué)視角
場由四種類型的交易者組成：噪音交易者(noise trader)；從眾型交易者(herd trader)或羊群交易者；采取少數(shù)者博弈策略的技術(shù)類交易者(tech-game trader)，下文簡稱Game技術(shù)交易者；采用基因編程這種智能化方法的技術(shù)類交易者(Tech-GP trader)，下文簡稱GP技術(shù)交易者。GP技術(shù)交易者是通過技術(shù)分析判斷市場可能的走向并制定相應(yīng)策略的交易者。GP技術(shù)型交易者的行為是通過基因編碼的方式在我們的人工金融市場中實現(xiàn)的。每個
中央財經(jīng)大學(xué)學(xué)報 2018年11期2018-11-08
- 詢價制度改革、知情交易者概率與IPO溢價
關(guān)系。但是知情交易者引起的信息風(fēng)險是否成為資產(chǎn)定價的決定因素，目前還沒有統(tǒng)一定論。Easley和O’Hara[1]通過構(gòu)建非對稱信息下的理性預(yù)期模型，指出非知情交易者要求更高溢價以彌補知情交易者帶來的逆向選擇風(fēng)險，從而高信息風(fēng)險的股票存在超額收益。而Lambert等[2]指出，Easley和O’Hara[1]的研究中知情交易者帶來的信息風(fēng)險之所以會被定價，是由于有限的資產(chǎn)組合造成信息風(fēng)險的不可分散性。對于這一矛盾的研究結(jié)論，他們均假設(shè)非知情交易者是價格的被
中國管理科學(xué) 2018年8期2018-09-10
- 滬市被空頭所主導(dǎo)
可以使我們窺見交易者的真實想法。沒有人對反彈延續(xù)并扭轉(zhuǎn)趨勢這一可能表示出興趣。反彈行為很虛弱，很快就從GMMA長期組均線的下邊緣所構(gòu)成的壓力位回撤。而且GMMA短期組均線的發(fā)散程度已經(jīng)擴大，這說明交易者很可能已經(jīng)對反彈失去了信心。周線圖和月線圖顯示，下一個支撐位位于2400點附近。在2010年這是一個支撐位，在2012年、2013年則是壓力位。從歷史上看，在2691點和2400點之間缺乏強支撐，所以指數(shù)會在2400點以上找到支撐位的可能性非常小。市場可能會
證券市場紅周刊 2018年34期2018-05-14
- 交易者需要耐心等待進場信號
置附近有支撐。交易者要注意觀察指數(shù)再次試探2691點附近區(qū)域的行為，如果這個支撐位能夠經(jīng)得住下次考驗，這將是非常具有看多的意味。根據(jù)GMMA指標(biāo)的評估，下降趨勢的壓力仍然嚴(yán)峻。長期組均線持續(xù)呈現(xiàn)出開闊發(fā)散的分離狀態(tài)。這意味著當(dāng)反彈形成時，市場中的交易者會抓住機會在反彈中賣出股票，結(jié)果導(dǎo)致反彈被壓制了下去，就像本周出現(xiàn)的情況一模一樣。目前，有幾個指數(shù)形態(tài)將與市場趨勢的變化相關(guān)，交易者需要繼續(xù)觀察市場是否會出現(xiàn)這些形態(tài)的確認信號。這些形態(tài)包括“雙重底”形態(tài)和“
證券市場紅周刊 2018年32期2018-05-14
- 指數(shù)在2400點以上獲得支撐的可能性不大
，這顯示出來自交易者持續(xù)賣出的壓力。正是他們的賣出活動壓制了指數(shù)的任何反彈。這些交易者停止賣出的第一個信號是GMMA長期組均線的收斂。GMMA長期組均線的上邊緣接近位于2700點附近的壓力位。指數(shù)下跌至該位置以下，具有十分看空的意味。而且，在當(dāng)前市場環(huán)境中，強勢V形趨勢反轉(zhuǎn)的可能性比較小，因為GMMA長期組均線的發(fā)散已經(jīng)顯示出投資者賣出的力量異常強大。交易者需要繼續(xù)等待盤整形態(tài)的形成?？偟膩碚f，波動幅度的收窄以及2500點附近弱支撐的出現(xiàn)將是盤整活動形成的
證券市場紅周刊 2018年40期2018-05-14
- 證券交易中的風(fēng)險識別與風(fēng)險控制
識別的關(guān)鍵在于交易者結(jié)合交易對象的活躍程度和價格運動狀態(tài)，判斷交易價格變化的幅度是否超過或者低于維持既定價格狀態(tài)所需的價格幅度，從而發(fā)現(xiàn)交易機會，并在交易策略上做出響應(yīng)。周期風(fēng)險是指在價格在趨勢運動一段時間后，價格運動狀態(tài)發(fā)生的轉(zhuǎn)折或者大幅修正的風(fēng)險。追漲式介入的交易者要充分關(guān)注到此類風(fēng)險。趨勢風(fēng)險是指在價格在趨勢運動一段時間后，經(jīng)過趨技術(shù)上的趨勢破壞式修正后，又繼續(xù)原先趨勢的風(fēng)險。抄底和摸頂式介入要充分注意趨勢風(fēng)險。誘多風(fēng)險是指價格在技術(shù)上發(fā)出像多方突破
時代金融 2018年32期2018-01-28
- 風(fēng)險概率下不完全信號時內(nèi)部交易
機制如下：內(nèi)部交易者利用私有信息獲取利潤.噪聲交易者(也稱隨機交易者)，他們并不知道市場上其他信息，交易時隨意提供交易量.做市商是公平定價者，他們負責(zé)收集交易總量，然后制定價格.Kyle模型[1]求出了內(nèi)部交易者的最優(yōu)策略、期望利潤及信息釋放量、流動性等相關(guān)內(nèi)容.1999年，在Kyle模型[1]的基礎(chǔ)上，LUO S L[2]和JAIN N，MIRMAN L J[3]做了許多相關(guān)工作.其他相關(guān)研究可參見文獻[4-6]和文獻[10-11].2002年，LUO
重慶工商大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2018年1期2018-01-22
- 證券市場非完全知情交易者是風(fēng)險助推者嗎？
——基于Kyle模型的分析
市場非完全知情交易者是風(fēng)險助推者嗎？ ——基于Kyle模型的分析田 嬌1胡根華2（1.重慶理工大學(xué)經(jīng)濟金融學(xué)院，重慶400054；2.安徽工業(yè)大學(xué)商學(xué)院，安徽 馬鞍山243002）跟莊散戶等非完全知情交易者的交易行為會影響證券市場上的其他參與者。本文基于Kyle模型的拓展研究表明：當(dāng)市場流動性下降時，知情交易者會減少交易；部分知情的噪聲交易加入后會使得知情交易者的預(yù)期收益下降；當(dāng)非完全知情交易者的委托單流恰好完全跟蹤股票價值時，內(nèi)幕信息持有者的信息將不能操
金融發(fā)展研究 2017年11期2018-01-09
- 聽說這些“坑”很多散戶經(jīng)常踩
市場上的非理性交易者越多，市場的不穩(wěn)定性也就越高，這些非理性交易者被稱為“噪音交易者”。證券的價格與價值之間的偏差就被稱為“噪音”。聽過噪音，沒聽過經(jīng)濟學(xué)的“噪音”？當(dāng)市場上的非理性交易者越多，市場的不穩(wěn)定性也就越高，這些非理性交易者被稱為“噪音交易者”。證券的價格與價值之間的偏差就被稱為“噪音”。不論“小鮮肉”還是“老臘肉”，都可能受心理因素影響，出現(xiàn)非理性的投資行為，成為市場“噪音”的來源。以下這些“坑”，你是不是也踩過？一是追求極端的正收益。我們都希
投資與理財 2017年11期2017-11-22
- 異質(zhì)交易行為主體下的金融傳染機制及效應(yīng)研究
考慮了市場中的交易者具有不同的交易策略和交易期限，構(gòu)建了開放金融環(huán)境下異質(zhì)交易者的資產(chǎn)定價模型。通過引入?yún)^(qū)制轉(zhuǎn)換機制，上述模型改進為具有時變權(quán)重系數(shù)的向量誤差修正模型，時變權(quán)重的大小即代表了不同類型交易者的交易行為對資產(chǎn)價格影響的動態(tài)效應(yīng)。以2001至2014年間美國和香港股市作為典型的雙重市場為對象進行實證研究，結(jié)果表明美國股價主要由基礎(chǔ)交易者所驅(qū)動，香港股市主要由技術(shù)交易者所驅(qū)動，但在2008年和2010年兩次金融危機期間，國際交易者都成為兩個市場價格
中國管理科學(xué) 2017年9期2017-10-13
- 基于HAR-RV-J-ARCH模型的中國股票市場異質(zhì)性研究*
由月波動(長期交易者)和跳躍波動決定，日波動(短期交易者)和周波動(中期交易者)影響效果較小，并且HAR-RV-J-ARCH模型擬合效果更好；結(jié)果表明HAR-RV-J-ARCH模型能較好地描述股票的異質(zhì)性現(xiàn)象。異質(zhì)性；HAR-RV；HAR-RV-J；HAR-RV-J-ARCH0 引 言隨著經(jīng)濟快速發(fā)展，股票市場也在繁榮發(fā)展。股市每天產(chǎn)生的巨大成交量以及股票的漲跌都來源于交易者對股票市場預(yù)期不同，即交易者的異質(zhì)性。交易者的異質(zhì)性對股票市場產(chǎn)生不同程度的影響，
重慶工商大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2017年5期2017-09-25
- 做市商定價信息模型與數(shù)值方法
.做市商；知情交易者；期權(quán)定價；賣價做市商(Market maker)，是指金融市場上的一些獨立的證券交易商，為投資者承擔(dān)某一支證券的買入和賣出，買賣雙方無需等待交易對手出現(xiàn)，而只要做市商出面承擔(dān)交易對手方就可以達成交易.由于做市商通過作為交易對手不斷買賣來滿足投資者的投資需求，這有效地維持和增強了市場的流動性.同時，做市商主動向市場提出買、賣雙向報價，投資者根據(jù)做市商報出的買價和賣價進行交易，做市商可以通過設(shè)定買、賣報價的適當(dāng)差額來補償做市過程中所發(fā)生的
呂梁學(xué)院學(xué)報 2017年2期2017-09-03
- 基于因素嵌入的非理性資產(chǎn)價格泡沫生成及膨脹演化研究
展了現(xiàn)有的噪聲交易者(DSSW)模型，揭示由噪聲交易者對資產(chǎn)價格預(yù)期發(fā)生變化而造成的非理性資產(chǎn)價格泡沫的生成及膨脹機理，分析得出：三個影響因素促使資產(chǎn)價格預(yù)期發(fā)生變化，進而導(dǎo)致非理性資產(chǎn)價格泡沫生成及膨脹；并利用MATLAB軟件對非理性資產(chǎn)價格泡沫膨脹過程進行模擬，分析得出：噪聲交易者占比、非知情噪聲交易者占比、過度自信影響因子、資產(chǎn)缺乏彈性影響因子、流動性過剩影響因子越大，非理性資產(chǎn)價格泡沫的膨脹速度越快、波動幅度越大，這對防止泡沫膨脹速度過快、過大有一
中國管理科學(xué) 2016年5期2016-12-28
- 內(nèi)幕交易侵權(quán)責(zé)任中的因果關(guān)系證明
意同時同向繼續(xù)交易者、善意同時同向放棄交易者、善意同時反向原交易者、善意同時反向新加入交易者的利益產(chǎn)生了影響。域外國家法律上對不同類型交易者的處理方式和態(tài)度，為我國處理相關(guān)法律問題提供了借鑒。在我國現(xiàn)行的證券法、侵權(quán)責(zé)任法制度下，對“平等取得資訊原則”進行適當(dāng)改造是有必要的。內(nèi)幕交易侵犯之客體為善意同時反向交易者的公平交易權(quán)。鑒于舉證難題和立法宗旨，在侵權(quán)責(zé)任損害認定上應(yīng)當(dāng)采取推定因果關(guān)系說，減輕投資者的舉證責(zé)任。內(nèi)幕交易侵權(quán)責(zé)任；因果關(guān)系；經(jīng)濟學(xué)分析；實
廣東開放大學(xué)學(xué)報 2016年3期2016-12-06
- 信息公開程度、預(yù)期精度與金融市場動態(tài)機理①
模型分析了知情交易者比重、預(yù)期精度、信息的性質(zhì)(利好或利差)、市場情緒、交易者的初始資產(chǎn)量、賣空限制以及交易者的風(fēng)險態(tài)度等變量對金融市場動態(tài)機理的影響. 研究發(fā)現(xiàn)市場知情交易者比重的變化與交易者預(yù)期精度的變化分別是引起市場價格反轉(zhuǎn)現(xiàn)象的一種主觀與客觀原因，且主觀因素與客觀因素對市場動態(tài)有著不同的影響機理. 另外，基于所構(gòu)建的模型還對市場價格的震蕩波動、均值回復(fù)、價格泡沫、價格反應(yīng)不足與反應(yīng)過度等現(xiàn)象做了理論解釋.異質(zhì)信息； 預(yù)期精度； 信息沖擊； 價格反應(yīng)
管理科學(xué)學(xué)報 2016年4期2016-09-10
- 為什么公司人最好不要投機期貨
認識的期貨業(yè)余交易者全都賠得很慘。上個星期的國際大商品價格劇烈地上竄下跳，好像就是為了說明這個道理。如果你不想那么快破產(chǎn)，最好離這種交易遠一點。公司人不要參加大商品期貨交易，最大的原因是，這種交易基本上是一種“零和博弈”（也就是說，在這個市場上贏錢的交易者獲得的收益都來自于輸家。如果算上交易費用，其實大商品期貨交易應(yīng)該是負和博弈）。一般來講，單純的零和博弈都不那么利于人類的整體社會效用。而交易者能不能贏，大部分也要靠運氣。如果某項交易能不能有收益大部分要靠
第一財經(jīng) 2016年10期2016-03-22
- 不完全信號時內(nèi)部交易
1）在假設(shè)內(nèi)部交易者均收到不完全信號的基礎(chǔ)上,對該信號在交易市場中所產(chǎn)生的影響進行了研究；在內(nèi)部交易者進行多次交易時,模型以Schimidt正交化為研究方法、以標(biāo)準(zhǔn)Cournot雙寡頭模型為指導(dǎo)思想；進而得到風(fēng)險資產(chǎn)市場上的均衡解及相關(guān)結(jié)論。內(nèi)部交易者；噪聲交易者；正交化技巧；不完全信號在一篇開創(chuàng)性的研究中，Kyle首次利用數(shù)學(xué)模型刻化了這樣一類問題：內(nèi)部交易者以多快速度釋放私有信息，采取哪種交易策略會使得利潤最優(yōu)。許多研究內(nèi)部交易的專家在Kyle［1］模
重慶工商大學(xué)學(xué)報（自然科學(xué)版） 2014年2期2014-10-10
- 行為金融對我國股票市場的分析
息交流的便利為交易者的制定投資策略起到至關(guān)重要的作用，但是交易者在獲得相關(guān)信息后的交易行為并不總是“理性”的。在整個市場中，除了大型機構(gòu)會按照標(biāo)準(zhǔn)的金融程序進行交易外，其他大多數(shù)交易者對于收到的消息和市場所表現(xiàn)出的價格走勢持懷疑觀望的態(tài)度，然后交易者會根據(jù)自我經(jīng)驗以及私人信息渠道進行判斷調(diào)整交易計劃。在這個過程中，交易者所表現(xiàn)出的過度自信和過度失望情緒容易導(dǎo)致交易者做出違背市場規(guī)律的行為。當(dāng)交易者得到某些消息后出現(xiàn)過激的反應(yīng)，這種反應(yīng)所呈現(xiàn)的交易狀況往往違
審計與理財 2014年6期2014-09-17
- 不完全信息下兩個內(nèi)部交易者的交易行為分析
信息下兩個內(nèi)部交易者的交易行為分析鞏馥洲1, 尚宏媛2(1.中國科學(xué)院數(shù)學(xué)與系統(tǒng)科學(xué)研究院,北京 100190;2.北京科技大學(xué)數(shù)理學(xué)院,北京 100083)當(dāng)市場上存在兩個擁有不完全信息的內(nèi)部交易者時,研究了其對待風(fēng)險的態(tài)度分別為風(fēng)險喜好、風(fēng)險中性與風(fēng)險厭惡情況下模型在混合策略空間中離散時間的均衡解和高頻交易下均衡的漸近行為特征,并分析了相關(guān)模型的經(jīng)濟金融學(xué)意義.不完全信息;內(nèi)部交易;混合策略均衡;高頻交易;漸近分析1 前言許多關(guān)于內(nèi)部交易的研究都是在文
- 期貨市場對國際油價波動的影響
——基于不同類型投資者數(shù)據(jù)的分析
金管理者 其他交易者 互換交易者 生產(chǎn)批發(fā)商一、引言2002年之后，受美國低利率政策的影響，全球經(jīng)濟逐漸從互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟泡沫破滅和“9.11”事件的打擊中恢復(fù)。國際油價由2002年1月的15.5美元/桶，一路飆升至2008年7月的147.3美元/桶。受金融危機影響，2008年8月開始一路狂跌，2009年1月達到33.2美元/桶的最低點。石油期貨價格的“過山車”式的波動，引起了很多學(xué)者的關(guān)注。BP《世界能源統(tǒng)計年鑒》顯示，2000年至2012年世界石油產(chǎn)量和需求
經(jīng)濟師 2014年8期2014-04-28
- 噪聲交易者預(yù)期與房地產(chǎn)泡沫
——基于35個大中城市的實證研究
相結(jié)合，從噪聲交易者非理性預(yù)期視角入手，以微觀角度科學(xué)地分析了泡沫的產(chǎn)生和持續(xù)。本文將運用這一經(jīng)典模型分析房地產(chǎn)市場中的泡沫現(xiàn)象，通過模型的數(shù)理推導(dǎo)分析得出影響房地產(chǎn)泡沫形成的因素主要有噪聲交易者預(yù)期、噪聲交易者預(yù)期偏差、交易者風(fēng)險和噪聲交易者比例，繼而使用35個大中城市2002年—2011年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)實證檢驗噪聲交易者預(yù)期這一因素的影響，實證結(jié)果表明，噪聲交易者預(yù)期的確是房地產(chǎn)泡沫形成的重要影響因素。二、 文獻回顧非理性泡沫理論主要基于兩個視角研究泡沫的
審計與經(jīng)濟研究 2014年3期2014-03-26
- 指令驅(qū)動市場交易機制對交易策略的影響研究
場中，指令簿和交易者之間是一個復(fù)雜的互動過程,特別是指令簿和交易者之間的互動過程和做市商、瓦爾拉斯等其他市場相比較具有很大不同，因此指令驅(qū)動市場具有自己獨有的特征，對于指令驅(qū)動市場的研究具有一定的意義和價值。本文擬通過控制市場因素，設(shè)計多組實驗構(gòu)建交易機制不同的市場，分析市場交易機制對市場交易者策略的影響效果。本文將建立指令驅(qū)動的人工股票市場模型，假設(shè)交易者根據(jù)指令簿和交易成本確定提交市價指令或者限價指令，在不同交易機制的市場中進行實驗，研究最小報價單位和
統(tǒng)計與決策 2012年11期2012-09-26
- 內(nèi)部交易者行為研究——Kyle模型及其擴展
有大量的資產(chǎn)在交易者之間流動。無論其形式是股票、債券、還是衍生產(chǎn)品，它們的投資者都是依據(jù)所能得到的信息對交易資產(chǎn)的未來預(yù)期收益做出判斷。這些信息影響了交易者的行為，同時也影響了資產(chǎn)的價格。內(nèi)部信息是指對交易資產(chǎn)價格有重大影響且尚未公開的信息。內(nèi)部交易是指獲得內(nèi)部信息的知情人利用內(nèi)部信息進行金融資產(chǎn)交易活動的行為。內(nèi)部交易直接造成了交易資產(chǎn)信息在內(nèi)部交易人和外部交易人間的信息不對稱，使交易信息結(jié)構(gòu)發(fā)生巨大變化，從而對金融市場中交易資產(chǎn)價格運行和交易者行為產(chǎn)生
當(dāng)代經(jīng)濟 2012年23期2012-08-15
- 基于Agent建模的人工金融市場計算實驗框架
于股票市場中的交易者，并根據(jù)個體計算Agent的聚集行為解釋它的動力學(xué)[2]。HOLLAND等在1991年給出了人工適應(yīng)Agent模型的描述，強調(diào)了允許Agent學(xué)習(xí)的重要性[3]。此后，HOLLAND創(chuàng)立了復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論，在人工金融市場復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)中，詳細討論了遺傳算法(GA)和分類器系統(tǒng)(CS)的使用[4-5]。中國臺灣國立政治大學(xué)人工智能經(jīng)濟學(xué)研究中心的陳書衡等修正了Santa Fe人工股票市場模型中Agent的學(xué)習(xí)機制，提出了一個基于Agent模
武漢理工大學(xué)學(xué)報（信息與管理工程版） 2012年5期2012-08-01
- 住宅市場信息與住宅價格規(guī)制
化，只得將其他交易者的行為作為重要參考，相互學(xué)習(xí)和相互模仿，從而使噪聲交易具有集群性特征，產(chǎn)生“羊群效應(yīng)”③。2.媒體與學(xué)者的傾向性言論房地產(chǎn)開發(fā)商往往憑借其雄厚的財力影響媒體和部分學(xué)者發(fā)表有關(guān)住宅市場的傾向性言論，渲染住宅供不應(yīng)求、價格不斷走高的長期繁榮假象，干擾購房者的判斷，影響購房者正確預(yù)期。3.不適時或欠合理的政策在我國住宅市場的形成與發(fā)展過程中，針對土地出讓、住宅開發(fā)、經(jīng)營和管理等方面，土地與房地產(chǎn)行政管理部門、金融機構(gòu)等相關(guān)管理部門先后出臺了一
華中師范大學(xué)學(xué)報（人文社會科學(xué)版） 2011年6期2011-11-15
- 基于信息質(zhì)量的噪音交易研究與模型修正
風(fēng)險套利將噪音交易者淘汰出局。但20世紀(jì)80年代以來，越來越多的經(jīng)濟學(xué)家對該論述提出了質(zhì)疑，并相繼提出了各自的噪音交易理論和有限套利理論。盡管對噪音理論的理解不盡相同，但都認同噪音交易行為是股票價格形成機制中的重要因素。Delong等（1989，1990），Campbell和 Kyle（1993）研究了理性投資者和噪音交易者共同參與的市場中噪音交易對股票價格的影響，Shefrin和Statman（1994）則提出考慮噪音交易影響的行為資本資產(chǎn)定價模型，這些
地方財政研究 2011年9期2011-08-08
- 控制權(quán)轉(zhuǎn)移中的內(nèi)幕交易者收益研究
少，也沒有內(nèi)幕交易者收益狀況的研究。而這些都是對內(nèi)幕交易行為進行有效監(jiān)管所必須解決的問題。二、文獻回顧和假設(shè)提出對內(nèi)幕交易行為的監(jiān)管和懲罰不可回避的一個問題就是對內(nèi)幕交易者收益的衡量。然而，由于內(nèi)幕交易行為十分隱蔽，準(zhǔn)確衡量內(nèi)幕交易者的收益十分困難。國外研究者采用各種方法來解決這一問題。1.根據(jù)內(nèi)部人提供的交易報告研究內(nèi)幕交易及內(nèi)幕交易者的收益率美國證券交易委員會 (SEC)要求公司內(nèi)部人在買賣公司股票同時要定期提供交易報告，包括交易方向、交易頭寸等。Se
財經(jīng)問題研究 2011年10期2011-08-06
- 噪音交易風(fēng)險下的有限套利研究
25）一、噪音交易者的市場行為與有限套利按照Black（1986）的論述，總的看來，噪音交易作為一個整體將是虧損的，而信息交易者在財務(wù)上處于強勢。而且，噪音交易越多，套利者就有越多 的 獲 利機 會 。De Long，Shleifer，Summers 和Waldman（1990a）證明了噪音交易者可以獲得正的預(yù)期收益，并且其收益可能比套利者更高。De Long，Shleifer，Summers 和 Waldman（1991）建 立 了一個對回報的變化有錯誤
地方財政研究 2011年12期2011-06-26