L'impact du comportement de troupeau sur les investissements
Analyser comment le comportement des investisseurs influence les prix des actifs dans différents marchés.
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Table des matières
- C'est quoi le comportement de troupeau ?
- Pourquoi le comportement de troupeau est important ?
- Méthodes pour détecter le comportement de troupeau
- Contexte historique et événements récents
- Focalisation de l'étude
- Collecte de données
- Classification par secteur
- Analyse des structures communautaires
- Principales conclusions
- Comportement de troupeau dans les actions et les ETFs américains
- Différenciation avec les cryptomonnaies
- Impact des conditions de marché
- Conclusion
- Directions pour la recherche future
- Source originale
- Liens de référence
Le comportement de troupeau, c'est quand les investisseurs prennent des décisions similaires, souvent influencés par les autres, ce qui peut faire monter ou descendre les prix des actifs de manière excessive. Ça peut créer des soucis sur le marché, le rendant instable. Dans cet article, on examine les tendances récentes de ce comportement de troupeau parmi différents types d'actifs : Actions, fonds négociés en bourse (ETFs) aux États-Unis et Cryptomonnaies. On étudie des données des dernières années pour comprendre comment et pourquoi les investisseurs ont tendance à suivre la foule et comment ce comportement peut varier selon les types d'actifs.
C'est quoi le comportement de troupeau ?
Le comportement de troupeau en investissement signifie que quand beaucoup d'investisseurs achètent ou vendent le même actif en même temps, ça crée une tendance. Ça peut être fait intentionnellement, où les investisseurs ignorent leur jugement pour suivre la majorité, ou de manière non intentionnelle, où ils réagissent à la même nouvelle ou aux tendances du marché. Comprendre ce comportement est essentiel pour prendre de bonnes décisions d'investissement, surtout en période d'incertitude.
Pourquoi le comportement de troupeau est important ?
Les actions des investisseurs ont un énorme impact sur les prix des actifs. Si beaucoup de gens veulent acheter une action, son prix grimpe. À l'inverse, si l'intérêt diminue ou si de mauvaises nouvelles arrivent, les prix chutent. Par conséquent, savoir comment les investisseurs réagissent aux changements du marché est crucial. Cet article vise à éclairer le phénomène de troupeau pour aider à affiner les stratégies d'investissement.
Méthodes pour détecter le comportement de troupeau
Il existe plusieurs techniques pour identifier le comportement de troupeau, y compris des modèles statistiques et des méthodes d'intelligence artificielle plus récentes. L'approche classique consiste à analyser les rendements des actifs pour voir s'ils évoluent ensemble plus étroitement que prévu. Les techniques incluent des modèles de régression qui mesurent comment les prix des actifs s'écartent de leur moyenne lorsque des changements de marché se produisent.
Contexte historique et événements récents
De 2019 à 2023, les marchés financiers ont connu des événements significatifs, comme la guerre commerciale entre les États-Unis et la Chine, la pandémie de COVID-19 et le conflit entre la Russie et l'Ukraine. Ces événements ont engendré de l'incertitude et de la volatilité, rendant cette période intéressante pour étudier le comportement de troupeau.
Focalisation de l'étude
On examine le comportement de troupeau dans trois types d'investissement : actions, ETFs américains et cryptomonnaies. On analyse comment ce comportement varie entre ces groupes, en se concentrant sur le troupeau au niveau communautaire, où des actifs similaires se regroupent en fonction de leurs mouvements de prix.
Collecte de données
Notre jeu de données comprend une large gamme d'actifs provenant d'un fournisseur financier. On s'est concentré sur des actifs avec une forte activité de trading et une disponibilité sur le marché. Cette sélection inclut 146 actions, 49 ETFs américains et 27 cryptomonnaies, couvrant une période de quatre ans.
Classification par secteur
Dans le marché boursier, les entreprises sont souvent regroupées en secteurs en fonction de leurs principales activités. Cette étude examine 11 secteurs, dont la Technologie, la Finance et la Santé, pour voir si le comportement de troupeau varie selon les zones du marché.
Analyse des structures communautaires
En utilisant des techniques avancées, on a construit un graphique pour analyser les connexions entre différents actifs, permettant de les diviser en plus petites communautés sur la base de la similitude de leurs mouvements de prix. Cette approche aide à découvrir des motifs de troupeau qui pourraient être négligés en regardant tous les actifs ensemble.
Principales conclusions
Comportement de troupeau dans les actions et les ETFs américains
Notre analyse a révélé que le comportement de troupeau était fréquemment observé dans les actions et les ETFs américains durant certaines périodes, surtout pendant les crises de marché comme la pandémie de COVID-19. Les similitudes entre ces types d'actifs suggèrent qu'ils réagissent de manière similaire aux conditions de marché, tous deux subissant des changements de prix significatifs en raison du comportement collectif des investisseurs.
Différenciation avec les cryptomonnaies
En revanche, bien que les cryptomonnaies affichent également un comportement de troupeau, leurs motifs étaient moins prévisibles. Les investisseurs en cryptomonnaies semblaient plus influencés par des tendances à court terme et les nouvelles, menant à une plus grande volatilité dans leur comportement comparé aux actifs traditionnels.
Impact des conditions de marché
Le comportement de troupeau était fortement influencé par des événements majeurs affectant les Conditions du marché. Pendant les périodes de crise ou d'incertitude, comme les ralentissements économiques ou les tensions géopolitiques, les investisseurs avaient plus tendance à réagir de manière similaire, ce qui entraînait un comportement de troupeau prononcé.
Conclusion
Globalement, nos conclusions indiquent que le comportement de troupeau est un facteur crucial à considérer dans les stratégies d'investissement. Comprendre les dynamiques des différentes classes d'actifs peut donner aux investisseurs un avantage pour naviguer dans des marchés turbulents. Les investisseurs devraient prêter une attention particulière aux secteurs connus pour une sensibilité plus élevée au troupeau, comme la Technologie, la Santé, l'Énergie et la Finance, car ceux-ci pourraient nécessiter une approche plus prudente durant les fluctuations économiques.
Directions pour la recherche future
Cette étude ouvre la porte à une exploration plus approfondie des dynamiques de troupeau à travers différentes classes d'actifs et sous diverses conditions de marché. Les recherches futures pourraient approfondir les nuances du troupeau au niveau communautaire, évaluer l'influence des différents types d'investisseurs, ou examiner comment les nouvelles tendances technologiques pourraient façonner le comportement de troupeau à l'avenir.
Titre: Herding Unmasked: Insights into Cryptocurrencies, Stocks and US ETFs
Résumé: Herding behavior has become a familiar phenomenon to investors, with potential dangers of both undervaluing and overvaluing assets, while also threatening market stability. This study contributes to the literature on herding behavior by using a recent dataset, covering the most impactful events of recent years. To our knowledge, this is the first study examining herding behavior across three different types of investment vehicle and also the first study observing herding at a community (subset) level. Specifically, we first explore this phenomenon in each separate type of investment vehicle, namely stocks, US ETFs and cryptocurrencies, using the Cross-Sectional Absolute Deviation model. We find mostly similar herding patterns for stocks and US ETFs. Subsequently, the same experiment is implemented on a combination of all three investment vehicles. For a deeper investigation, we adopt graph-based techniques including the Minimum Spanning Tree and Louvain community detection to partition the combination into smaller subsets to detect herding behavior for each subset. We find that herding behavior exists at all times across all types of investment vehicle at a subset level, although perhaps not at the superset level, and that this herding behavior tends to stem from specific events that solely impact that subset of assets. Lastly, we explore herding by examining the financial contagion effects between these types of investment vehicle. Results show that US ETFs not only have a tendency to propagate similar trading behaviors in stocks and especially cryptocurrencies but also show self-reinforcing herding behavior, acting as drivers of their own trends.
Auteurs: An Pham Ngoc Nguyen, Thomas Conlon, Martin Crane, Marija Bezbradica
Dernière mise à jour: 2024-12-17 00:00:00
Langue: English
Source URL: https://arxiv.org/abs/2407.08069
Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2407.08069
Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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