[论文解读] Correlations and clustering in the trading of members of the London Stock Exchange

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

Complex Systems and Time Series Analysis被引用 13

一句话总结

本文通过使用每小时净成交量信号（+1、-1、0）分析伦敦证券交易所成员的日内交易策略，揭示了机构间持续且结构化的相关性，这些机构聚类为两个反向相关的群体：一个规模较小但交易量较高的做市商群体提供流动性，另一个规模更大的群体则反向交易。场外市场表现出一个主导的单一特征值，与这一流动性提供机制相关；而场内市场则表现出更复杂的多特征值动态。

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.

研究动机与目标

• 调查LSE成员的交易策略是否表现出可测量的异质性及持续的相关性。
• 确定机构交易行为是否聚类为具有明显反向相关性的独立群体。
• 评估所观察到的相关性是否具有统计显著性，而非随机偶然所致。
• 比较场内与场外交易市场中相关性的结构差异。
• 探讨做市机构通过反向相关策略在提供市场流动性方面所起的作用。

提出的方法

• 将每家机构的策略定义为其每小时净交易量的符号（买入：+1，卖出：-1，不活跃：0）。
• 使用机构策略序列之间的相关性矩阵来量化交易行为的相似性。
• 应用随机矩阵理论与自助法（bootstrapping）检验相关性矩阵中特征值的统计显著性。
• 采用基于相关性的距离度量进行聚类分析，以识别具有相似或反向相关策略的群体。
• 通过重新编码的方式追踪机构在数月内的表现，以评估其行为的一致性。
• 通过计算机构在数月内处于少数群体的概率，检验其行为是否非随机。

实验结果

研究问题

• RQ1 不同LSE成员机构的交易策略之间是否存在统计显著且持久的相关性？
• RQ2 机构是否聚类为具有相关或反向相关行为的独立群体？
• RQ3 场外市场中观察到的相关性结构是否由一小撮提供流动性的做市商驱动？
• RQ4 场内与场外市场的相关性结构及主导特征值有何差异？
• RQ5 所观察到的行为在多大程度上是非随机的？能否识别出持续偏离随机行为的机构？

主要发现

• 场外市场表现出一个主导的单一特征值，表明存在与一小撮反向相关做市商强相关的集体动态。
• 场外市场中规模较小的机构群体（通常≤15家）贡献了约一半的总交易量，与做市商角色一致。
• 规模较大的机构群体（通常约80家）反向交易，表明其为流动性接受方。
• 在场内市场中，多个显著的特征值出现，表明其集体动态比场外市场更复杂且主导性更弱。
• 在Vodafone追踪的13家长期机构中，有5家在5%显著性水平下表现出统计显著的非随机行为，超过随机预期的0.65。
• 聚类分析在两个市场中均清晰揭示出两个反向相关的群体，且该结构在场外市场中更为显著。