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[量化金融] 投资者交易过多吗?实验室实验 [推广有奖]

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:14
我们的结果在现实世界中可能非常重要:在金融市场机制的调节下,没有根据的个人决定可能会导致集体福利的重大损失。在实验结束时,我们通过配对彩票选择a la Holt和Laury(2002)收集交易员风险态度的数据。我们观察到,总体而言,我们的受试者是风险厌恶者,他们的相对风险厌恶程度随着薪酬水平的增加而增加,在数量上与Holt和Laury(2002)报告的结果相似。然后,我们将个人风险态度与交易实验的结果联系起来,并观察到,随着受试者对风险的偏好,活动率增加,最终财富减少。此外,在每个时期,我们还要求受试者预测资产的下一个价格。这为我们提供了有关受控实验市场的额外信息,即我们不仅可以了解每个交易者的决策,还可以了解他们的预期。需要强调的是,这些信息在经纪人数据中是不可用的。事实上,与真实数据的实证分析相比,了解每个交易者每个决策背后的预期——包括什么都不做的决策——是实验室实验的优势之一。利用这些信息,我们在Sec确认。4.3我们实验中的交易员具有逆向性,这与过度交易模式一起,是真实金融市场中个体交易员的已知特征之一,如de Lachapelle and Challet(2010)和Challet and de Lachapelle(2013)所述。特别是,我们的主体似乎积极参与交易,试图“击败市场”,即。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:19
试图通过在预期价格较低时购买资产,并在预期价格上涨时出售资产来获利。与真实金融市场的情况相反,我们没有观察到任何“杠杆效应”(即下跌后波动性增加)。尽管在本实验的所有环节中都存在明显的有害集体行为,但我们没有看到恐慌模式导致的销售订单的大崩盘或雪崩。正如我们在第二节中所讨论的。4.1.2实际上,交易者之间的协调性在买入时略强于卖出时,这导致了回报的正偏态。为了诱发车祸并研究其动力学,可以延长实验时间,同时减少每个决策的可用时间。前者会增加试验次数和风险金额,从而增加突发事件的概率,而后者则会导致受试者的压力水平升高,并增加对价格变动的敏感性。然而,我们认为,产生恐慌和羊群行为的更有效方法是降低“正常”波动水平,同时增加裸回报时间序列中的“跳跃”幅度。在目前的环境下,大的波动似乎不足以引发参与者的恐慌。另一个可能与金融市场的情况更接近的想法是,在价格较高时增加卖出订单的影响,减少买入订单的影响,模仿价格较高时买家更稀少的事实(在这一点上,请参见Donierand Bouchaud(2015b)关于比特币的最新结果)。这项实验的其他自然延伸将包括分数指令和对冲的可能性,以及卖空。

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kedemingshi 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:23
我们将这些扩展和额外的实验设计留给未来的研究。参考安德森,S.P.,德帕尔马,A.和蒂斯,J.F.(1992)。产品差异的离散选择理论。麻省理工学院出版社。Barber,B.M.,Lee,Y-T.,Liu,Y-J.,和Odean,T.(2009)。个人投资者在交易中损失了多少?金融研究回顾,22(2):609-632。Barber,B.M.和Odean,T.(2000年)。交易对你的财富是有害的:个人投资者的commonstock投资表现。《金融杂志》,第773-806页。Barber,B.M.和Odean,T.(2008)。所有闪光点:关注和新闻对个人和机构投资者购买行为的影响。《金融研究回顾》,21(2):785-818。Barber,B.M.和Odean,T.(2013)。个人投资者的行为。《金融经济学手册》,2:1533-1570。巴伯里斯,N.和泰勒,R.(2003)。行为金融调查。《金融经济学手册》,1:1053-1128。Bondt,W.F.和Thaler,R.(1985)。股市是否反应过度?《金融杂志》,40(3):793-805。Bouchaud,J.-P.(2010)。价格影响。定量金融百科全书。Bouchaud,J.-P.(2013年)。危机和集体社会经济现象:简单模式和挑战。统计物理杂志,151(3-4):567-606。Bouchaud,J.-P.,Farmer,J.D.,和Lillo,F.(2008)。市场如何慢慢消化供求变化。《市场如何慢慢消化供求变化》(2008年9月11日)。Bouchaud,J.-P.,Farmer,J.D.,和Lillo,F.(2009)。市场如何慢慢消化供求变化。第57-160页。Bouchaud,J.-P.,Matacz,A.,和Potters,M.(2001)。金融市场中的杠杆效应:延迟波动模型。物理回顾信,87(22):228701。Bouchaud,J.-P.和Potters,M.(2003)。

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可人4 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:27
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mingdashike22 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:30
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何人来此 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:34
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能者818 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:37
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可人4 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:41
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可人4 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:44
0.3左右的水平虚线对应于完全不相关作用的完整假设。图18:Holt和Laury(2002)中风险规避参数的截图估计,我们使用受试者的彩票选择来校准公式(5)中描述的效用函数。简言之,我们采用最大似然法来寻找参数,这些参数使观察到的彩票选择由公式(5)决定的概率最大化。本着这种精神,我们采取的第一步是对受试者从一对彩票中选择高风险彩票的概率进行建模。正如Holt和Laury(2002)所说,wede finepri:=E[URi]uE[URi]u+E[USi]u,(8)其中E[URi]=Pk=1pkURkis是风险彩票的预期效用,E[USi]是安全彩票在对i中的预期效用。每一次彩票都有两个可能的结果sk=1,2,每个结果的概率Pk和效用uk由等式(5)给出,由两个数字α和r参数化。参数u是一个实数,允许人们考虑等概率选择之间的一系列情况(u=+∞) 和效用最大化(u)→ 0).这与所谓的“逻辑规则”相对应(详见Bouchaud(2013)或Anderson等人(1992)。其次,我们定义了似然函数l(β,y)=Yi(PRi)Yi·(1)- PRi)1-yi,(9)其中yi是每个彩票对的观察选择,即,如果受试者选择了安全彩票,yi=0,如果他从对i中选择了风险彩票,yi=1。此外,β=[r,α,u]包括等式(8)中的所有模型参数。这样,我们就得到了对数似然函数log[L(β,y)]=Xiyilog(PRi)+(1)- yi)日志(1)- PRi)。(10) 最后,最后一步是找到使公式(10)最大化的模型参数。使用Nelder-Mead算法(Nelder和Mead,1965年),并使用偏差校正和加速(BCa)自举法(Efron,1987年)获得95%的置信区间。结果总结在表1中。4.

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能者818 在职认证  发表于 2022-5-9 16:05:48
非常值得注意的是,发现a维参数r和u的值非常接近Holt和Laury(2002)在彩票实验中报告的值(u=0.13,r=0.27)。特别是,我们的估计意味着相对风险厌恶增加,绝对风险厌恶减少。估计置信区间α0.106[0.085,0.130]r 0.345[0.263,0.443]u0.114[0.101,0.133]表4:通过最大似然估计和相应的95%置信区间获得的等式(8)参数。我们应用Nelder-Mead算法来最大化EEQ。(10) 并对95%的置信区间使用了偏差校正和加速(BCa)自举法。C实验说明和配对彩票任务(仅用于在线出版)实验说明1。概述这是一个关于经济决策的实验。如果你仔细地遵循说明并做出正确的决定,你可能会赚到一大笔钱,在实验结束时会以现金支付给你。整个实验是计算机化的,因此你不必把论文放在桌子上。相反,你可以用它做笔记。你桌子上有一台计算器。如果有必要,你可以在实验中使用它。在实验期间,请不要与他人交谈。如果你有问题,请举手,其中一位实验者将私下回答你的问题。今天,你将参与一个或多个市场“序列”,每个序列由多个交易周期组成。这个实验有两个有趣的对象,股票和现金,后者以法郎计价。在每个时期,你都可以用一个叫做做市商的计算机程序在市场上交易股票,市场上使用的货币是法郎。

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