[논문 리뷰] Correlations and clustering in the trading of members of the London Stock Exchange

Ilija I. Zovko, J. Doyne Farmer|RePEc: Research Papers in Economics|2007. 09. 20.

Complex Systems and Time Series Analysis인용 수 13

한 줄 요약

이 논문은 런던 증권거래소 회원들의 일일 거래 전략을 시간대별 순매수량 기호(+1, -1, 0)를 사용해 분석하여 전략을 정의한다. 기관 간 지속적이고 구조적인 상관관계가 존재하며, 이는 반대 방향으로 움직이는 두 개의 군집으로 나뉘어 있다: 소규모이지만 고거래량인 딜러 그룹(liquidity 공급자)과 더 큰 규모의 반대 방향 거래 그룹이다. 비공식 시장에서는 이 유동성 공급 메커니즘과 연결된 지배적인 단일 고유값이 나타나지만, 공식 시장은 더 복잡한 다중 고유값 역학을 보인다.

ABSTRACT

This paper analyzes correlations in patterns of trading of different members of the London Stock Exchange. The collection of strategies associated with a member institution is defined by the sequence of signs of net volume traded by that institution in hour intervals. Using several methods we show that there are significant and persistent correlations between institutions. In addition, the correlations are structured into correlated and anti-correlated groups. Clustering techniques using the correlations as a distance metric reveal a meaningful clustering structure with two groups of institutions trading in opposite directions.

연구 동기 및 목표

• LSE 회원들의 거래 전략이 측정 가능한 이질성과 지속적인 상관관계를 보이는지 조사하기 위해.
• 기관 거래 행동이 명확히 구분되며 반대 방향으로 상관관계를 가지는 군집으로 분류되는지 확인하기 위해.
• 관측된 상관관계가 통계적으로 유의미하며 랜덤한 우연의 결과가 아님을 평가하기 위해.
• 공식 시장과 비공식 시장 간 상관관계의 구조를 비교하기 위해.
• 딜러 기관이 반대 방향 전략을 통해 유동성 공급을 수행하는 역할을 하는지 탐색하기 위해.

제안 방법

• 각 기관의 전략을 시간대별 순매매량의 부호로 정의함(매수: +1, 매도: -1, 무활동: 0).
• 기관 간 전략 시계열 간 상관계수 행렬을 사용해 거래 행동 유사도를 정량화함.
• 임의의 행렬 이론과 부트스트랩 기법을 적용해 상관계수 행렬의 고유값의 통계적 유의성을 검증함.
• 상관계수 기반의 거리 척도를 사용해 유사하거나 반대 방향 전략을 가진 군집을 식별하기 위해 클러스터링을 수행함.
• 재혼성화된 코드를 사용해 수개월에 걸쳐 기관을 추적하여 장기적인 행동 일관성 평가함.
• 기관이 수개월 동안 소수 그룹에 속할 확률을 계산해 비랜덤 행동 여부를 테스트함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다른 LSE 회원 기관 간 거래 전략 간에 통계적으로 유의미하고 지속적인 상관관계가 존재하는가?
• RQ2 기관들이 상관관계 또는 반대 방향 행동을 보이는 명확히 구분되는 군집으로 분류되는가?
• RQ3 비공식 시장에서 관측된 상관관계 구조가 소규모 딜러 그룹의 유동성 공급에 기인하는가?
• RQ4 공식 시장과 비공식 시장 간 상관관계 구조와 지배적인 고유값은 어떻게 다른가?
• RQ5 관측된 행동이 비랜덤한 정도는 어느 정도이며, 기관들이 일관되게 랜덤 행동에서 벗어나는 것으로 식별될 수 있는가?

주요 결과

• 비공식 시장에서는 지배적인 단일 고유값이 나타나, 소규모 반대 방향 딜러 그룹과 연결된 강력한 집단적 역학을 시사한다.
• 비공식 시장에서 소규모 기관 그룹(일般 ≤15개)이 총 거래량의 약 50%를 차지하며, 이는 딜러 역할과 일치한다.
• 더 큰 그룹(일般 약 80개 기관)은 반대 방향으로 거래하여 유동성 수요자로 보인다.
• 공식 시장에서는 다수의 유의미한 고유값이 나타나, 비공식 시장보다 더 복잡하고 지배적인 집단적 역학이 덜 강한 것으로 나타났다.
• 보통 13개 기관 중 5개가 버즈포드에서 장기 추적된 결과, 유의수준 5%에서 통계적으로 유의미한 비랜덤 행동을 보였으며, 이는 우연히 기대되는 0.65를 초과한다.
• 클러스터링 분석을 통해 두 시장 모두에서 명확한 반대 방향 군집이 확인되었으며, 비공식 시장에서 이 구조가 더 뚜렷하게 나타났다.