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Analyser le volume des échanges avec des modèles statistiques

Un aperçu de comment les tendances du volume de trading influencent les stratégies financières.

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En finance, comprendre combien d'un instrument financier, comme les actions, est échangé tout au long de la journée est super important. Ce modèle de volume de trading aide les traders à décider comment acheter et vendre pour obtenir les meilleurs prix. Quand les traders savent quand le volume est le plus susceptible de se produire, ils peuvent planifier leurs transactions pour minimiser l'impact sur les prix des instruments.

Le volume de trading fait référence au nombre d'actions ou de contrats échangés pendant une période spécifique. Le volume de trading de chaque jour peut représenter certains schémas basés sur divers facteurs comme les tendances du marché et le comportement des investisseurs. Observer ces schémas aide les traders à développer des stratégies qui s'alignent sur les volumes de trading attendus.

Structure des données de volume de trading

Les données de volume peuvent être regroupées selon différents critères. Par exemple, les données pour différentes actions peuvent être examinées individuellement ou regroupées par secteur d'activité. Avec ce regroupement, on peut voir des schémas communs qui se produisent au sein de secteurs spécifiques ou parmi certains types d'actions.

Par exemple, les courbes de volume de trading pour différentes actions peuvent être compilées pour aider à comprendre les tendances. Une courbe de volume de trading est créée en traçant le nombre total d'actions échangées au fil du temps pendant la journée de trading. Une courbe aura des étapes qui montent chaque fois qu'un échange se produit, indiquant que des actions passent de main en main.

Le modèle de processus de Poisson hiérarchique

Pour analyser et modéliser efficacement ces courbes de volume de trading, nous avons introduit un modèle statistique spécifique connu sous le nom de processus de Poisson hiérarchique. Ce modèle nous permet de capturer les distributions de volume variées à travers différentes actions sur plusieurs jours. Nous utilisons une approche mathématique spécifique (processus de Dirichlet) pour créer un cadre flexible qui peut s'adapter à la complexité des données.

Le processus de Poisson nous aide essentiellement à modéliser quand les événements (comme le trading) se produisent dans une période de temps définie. Dans notre cas, nous voulons différencier entre les jours, les actions et potentiellement même des catégories plus larges comme l'ensemble des secteurs du marché.

Comprendre les données de volume de trading

Quand on regarde de plus près les instruments financiers, on peut noter que chaque type d'instrument a ses caractéristiques de trading uniques. Les actions représentent la propriété d'une entreprise, les obligations représentent des prêts à une entreprise ou un gouvernement, tandis que les devises et les fonds négociés en bourse représentent des choses différentes. Chaque catégorie d'instruments financiers a des schémas de volume de trading variés.

Pour une action, le volume de trading quotidien suit un schéma basé sur les heures de marché et l'Activité de trading. En analysant ces schémas, les traders peuvent repérer des tendances qui pourraient influencer leurs décisions de trading. Par exemple, si le trading est connu pour connaître des pics à certains moments de la journée, cette connaissance peut être utilisée pour élaborer des décisions d'achat et de vente.

Collecte et analyse des données

Pour réaliser cette analyse, des données sont collectées à partir des enregistrements de trading. Nous nous concentrons sur les heures de marché régulières, car la plupart des activités de trading se produisent pendant cette période. Nous excluons d'autres échanges qui pourraient ne pas représenter un comportement de trading typique, comme les échanges après les heures ou les échanges en petites quantités (quantités non conformes à un lot standard).

Grâce à ce processus, nous pouvons créer des ensembles de données qui montrent comment différentes actions se comportent jour après jour en termes de volume de trading. Ces ensembles de données sont représentés visuellement pour mettre en évidence les tendances de volume, et nous examinons spécifiquement des actions de capitalisations boursières variées, ce qui nous renseigne sur la liquidité de ces actions.

Observer les différences entre les actions

Différentes actions ont différents niveaux d'activité de trading et de liquidité. Les actions de grande capitalisation comme Apple tendent à avoir des courbes de volume de trading plus stables et plus fluides par rapport aux actions de petite capitalisation comme Papa John's Pizza, qui peuvent avoir des sauts plus abrupts. Cette différence dans les caractéristiques de trading est importante à comprendre car elle aide les traders à savoir à quoi s'attendre de chaque action.

Par exemple, AAPL est probablement échangée plus fréquemment tout au long de la journée par rapport à IRBT et PZZA, ce qui reflète sa haute liquidité. Les actions moins liquides ont tendance à montrer des comportements de trading différents, rendant leurs courbes de volume de trading moins prévisibles.

Visualiser les schémas de volume de trading

Pour mieux illustrer les volumes de trading, des visualisations comme des histogrammes et des boîtes à moustaches sont utilisées. Ces outils visuels aident les traders à saisir rapidement les caractéristiques de l'activité de trading à travers différentes actions et périodes. Par exemple, nous pourrions voir que la plupart des échanges pour plusieurs actions se produisent à des moments spécifiques de la journée, avec moins d'échanges se produisant pendant les périodes plus lentes.

Les boîtes à moustaches sont particulièrement utiles pour montrer la distribution des tailles des transactions. Elles révèlent généralement qu'un pourcentage significatif des échanges consiste en lots simples, soulignant que de nombreux petits échanges caractérisent l'activité du marché.

Le rôle des modèles statistiques dans le volume de trading

Les modèles statistiques jouent un rôle crucial dans l'analyse des données de volume de trading. L'objectif est d'obtenir des insights clairs à partir des données qui peuvent guider les décisions de trading. Le processus de Poisson hiérarchique aide à modéliser ces données en identifiant les tendances et les relations entre différents groupes d'actions.

Ce modèle nous permet de voir comment le volume de trading se comporte au fil du temps et de décomposer comment les volumes de trading diffèrent selon les jours et les actions. En utilisant ce modèle, les traders peuvent adapter leurs stratégies en fonction du volume attendu à différents moments.

Les techniques d'inférence comptent

Après avoir construit le modèle, une technique appelée Markov Chain Monte Carlo (MCMC) est utilisée pour l'inférence. Cette technique aide à estimer les paramètres du modèle de manière plus efficace. En utilisant MCMC, nous pouvons générer de nombreux échantillons à partir du modèle, permettant une analyse statistique robuste.

Les résultats montrent comment le volume se comporte dans différentes actions lors de divers jours de trading. Comprendre ces comportements peut amener les traders à prendre des décisions éclairées sur le moment d'entrer ou de sortir des échanges.

Scalabilité du modèle

Une des forces du modèle de processus de Poisson hiérarchique est sa scalabilité. Il peut être appliqué à de grands ensembles de données, même ceux contenant des millions d'échanges à travers de nombreuses actions. Cette scalabilité signifie que les mêmes principes peuvent être appliqués à différents segments de marché, en faisant un outil polyvalent pour les professionnels de la finance.

Par exemple, à mesure que les traders collectent plus de données ou veulent analyser différentes périodes, le modèle peut toujours fournir des insights pertinents. Cette adaptabilité augmente encore sa valeur pour les stratégies d'investissement.

Applications plus larges au-delà de la finance

Bien que le modèle se concentre sur le volume de trading financier, il convient de noter que des ensembles de données d'événements similaires existent dans divers domaines. Par exemple, les géologues peuvent suivre des événements naturels comme les émissions de geysers. La même structure hiérarchique peut aider à analyser ces ensembles de données, montrant que les techniques utilisées pour les données financières ont une pertinence plus large.

Conclusion

En résumé, comprendre le volume de trading à travers le prisme des processus de Poisson hiérarchiques offre des insights précieux pour les traders et les analystes financiers. En regroupant les données et en appliquant des modèles statistiques, nous pouvons tirer des conclusions significatives sur les tendances du marché qui guident les stratégies de trading. Cette approche est adaptable, permettant une application à travers les secteurs et les ensembles de données, prouvant encore son utilité dans divers domaines.

Alors que nous continuons à affiner ces méthodes, il y a un potentiel pour des insights encore plus profonds sur le comportement du marché, contribuant à des stratégies de trading plus efficaces et à une prise de décision financière améliorée.

Source originale

Titre: Modelling financial volume curves with hierarchical Poisson processes

Résumé: Modeling the trading volume curves of financial instruments throughout the day is of key interest in financial trading applications. Predictions of these so-called volume profiles guide trade execution strategies, for example, a common strategy is to trade a desired quantity across many orders in line with the expected volume curve throughout the day so as not to impact the price of the instrument. The volume curves (for each day) are naturally grouped by stock and can be further gathered into higher-level groupings, such as by industry. In order to model such admixtures of volume curves, we introduce a hierarchical Poisson process model for the intensity functions of admixtures of inhomogenous Poisson processes, which represent the trading times of the stock throughout the day. The model is based on the hierarchical Dirichlet process, and an efficient Markov Chain Monte Carlo (MCMC) algorithm is derived following the slice sampling framework for Bayesian nonparametric mixture models. We demonstrate the method on datasets of different stocks from the Trade and Quote repository maintained by Wharton Research Data Services, including the most liquid stock on the NASDAQ stock exchange, Apple, demonstrating the scalability of the approach.

Auteurs: Creighton Heaukulani, Abhinav Pandey, Lancelot F. James

Dernière mise à jour: 2024-06-01 00:00:00

Langue: English

Source URL: https://arxiv.org/abs/2406.19402

Source PDF: https://arxiv.org/pdf/2406.19402

Licence: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

Changements: Ce résumé a été créé avec l'aide de l'IA et peut contenir des inexactitudes. Pour obtenir des informations précises, veuillez vous référer aux documents sources originaux dont les liens figurent ici.

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