[논문 리뷰] Multiscale Features of Cross Correlation of Price and Trading Volume

Jamshid Ardalankia, Mohammad Osoolian외 2명|arXiv (Cornell University)|2019. 01. 01.

Complex Systems and Time Series Analysis인용 수 1

한 줄 요약

이 연구는 주가와 거래량 간의 다중 시간스케일에서의 상관관계에 다중분포 탈트렌드화된 상관분석(MF-DXA) 방법을 적용하여, 거래량과 주가 간의 거대한 척도에서의 척도 법칙과 다중분포적 구조를 규명한다. 연구 결과, 주가-거래량 결합은 시간스케일이 증가함에 따라 감소하는 유의미한 척도 법칙적 행동을 보이며, 선진 시장에서는 거래량이 주가를 지배하여 주가의 타당성을 높이고, 이는 투자자의 이성적 행동을 반영한다.

ABSTRACT

Price without transaction makes no sense. Trading volume authenticates its corresponding price, so there is mutual information and entanglement between price and volume. On the other hand, we are curious about scaling features of this entanglement and need to know how structures in different scales translate information. So, markets are faced with a variety of dimensions of price and trading volume. Investment size (volume), price-wise expectations (gain/loss), and time-wise expectations (time-scale) differ from one investor to another. This study, by applying the MF-DXA method, demonstrates that price and trading volume and their coupling contain power law information and are multifractal in the markets we investigated. Also, the resultant correlation coefficients present scaling behaviors which are totally significant in the investigated time-scales and they decrease with increasing time-scales. Meanwhile, considering developed markets, the price-volume coupling is more dominated by trading volume rather than price. This domination increases price validity. We can confirm that in a developed market, traders, with a certain price, are more rational and show their enthusiasm to price by applying trading volume. This approach for emerging markets is weak. As a whole, in emerging markets, market behavior is guided by a phenomenon other than volume.

연구 동기 및 목표

• 금융 시장에서 가격과 거래량 간의 다중스케일 상관관계 구조를 조사하기 위해.
• 다양한 시간스케일에서의 척도 행동과 다중분포적 특성이 주가-거래량 결합에서 어떻게 발생하는지 규명하기 위해.
• 선진 시장와 신흥 시장 간에 거래량이 주가를 얼마나 지배하는지 비교하기 위해.
• 거래량이 주가 정보의 타당성을 높이고 투자자의 이성적 행동을 반영하는 데 어떤 역할을 하는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 가격과 거래량 시계열 간의 상관관계를 분석하기 위해 다중분포 탈트렌드화된 상관분석(MF-DXA) 방법을 적용한다.
• 이 방법은 다중 시간스케일에서 상관관계 계수의 거듭제곱 법칙 척도 행동을 탐지한다.
• 주가-거래량 결합의 다중분포적 특성을 단절점 스펙트럼과 척도 지수를 분석하여 정량화한다.
• 척도 행동은 상관관계 계수가 시간스케일에 따라 어떻게 변하는지 분석하여 평가한다.
• 주가-거래량 결합의 강도와 성격을 비교하기 위해 선진 시장와 신흥 시장 간의 분석을 구분한다.
• 조사된 시간스케일 전역에서 척도 행동의 통계적 유의성을 평가한다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 금융 시장에서 가격과 거래량은 다중 시간스케일에서 어떻게 공진화하는가?
• RQ2 가격과 거래량 간의 상관관계에서 척도 행동의 성격은 무엇인가?
• RQ3 주가-거래량 결합은 어느 정도 다중분포적이고, 이는 시간스케일에 따라 어떻게 변화하는가?
• RQ4 선진 시장와 신흥 시장 간에 거래량이 주가를 얼마나 지배하는가에 차이는 무엇인가?
• RQ5 상관관계의 척도 행동은 시장 효율성과 투자자의 이성적 행동에 대해 어떤 시사점을 제공하는가?

주요 결과

• 모든 조사된 시간스케일에서 주가와 거래량 간의 상관관계는 유의미한 척도 행동을 보인다.
• 상관관계 계수는 시간스케일이 증가함에 따라 감소하여 장기 수평에서 결합이 약화됨을 나타낸다.
• 가격과 거래량의 결합은 거듭제곱 법칙 척도 행동을 보이며, 데이터에 장거리 의존성이 존재함을 확인한다.
• 결합은 다중분포적 특성을 보이며, 이는 시장 행동의 복잡하고 척도 의존적인 역학을 시사한다.
• 선진 시장에서는 거래량이 주가 정보를 지배하여 주가의 타당성을 높이고, 더 이성적인 투자자 행동을 반영한다.
• 신흥 시장에서는 주가-거래량 결합이 약하고 거래량 지배성이 낮아, 시장 행동이 거래량을 초월한 요인들에 의해 영향을 받음을 시사한다.