Sukat ng Pagkakasabay ng mga Retail Investor
factor.formula
Rank Correlation (R_t, S_{t+1})
sa:
- :
Kumakatawan sa time series ng pang-araw-araw na return ng pinagbabatayang asset sa nakalipas na 20 araw ng pangangalakal. Ipinapakita ng seryeng ito ang pagbabago ng mga presyo ng merkado sa kamakailang panahon at ginagamit upang sukatin ang pangkalahatang pagtaas at pagbaba ng merkado. Partikular, para sa bawat araw ng pangangalakal, ang return ay kinakalkula bilang porsyentong pagbabago ng closing price ng araw na iyon kumpara sa closing price ng nakaraang araw. Ang haba ng time window (dito ay 20 araw ng pangangalakal) ay maaaring i-adjust kung kinakailangan upang umangkop sa iba't ibang mga kondisyon ng merkado at mga layunin ng pagsusuri.
- :
Kumakatawan sa time series ng net inflow ng maliliit na order (halimbawa, ang mga single transaction na halaga na mas mababa sa 40,000 yuan) sa nakalipas na 20 araw ng pangangalakal, at inilipat ng isang araw ng pangangalakal pasulong (i.e., t+1). Ang maliit na net inflows ay nagpapakita ng kilos ng pangangalakal ng mga retail investor. Ang mga positibong halaga ay nagpapahiwatig ng net buying ng mga retail investor, at ang mga negatibong halaga ay nagpapahiwatig ng net selling ng mga retail investor. Ipinapakita ng seryeng ito ang daloy ng pondo mula sa mga retail investor sa kamakailang panahon at maaaring gamitin upang obserbahan kung ang mga retail investor ay nag-trade sa parehong direksyon. Ang haba ng time window (dito ay 20 araw ng pangangalakal) ay maaaring i-adjust kung kinakailangan. Ang paglipat ng isang araw ng pangangalakal pasulong ay nilalayon upang obserbahan ang predictive power ng kilos ng pangangalakal ng mga retail investor sa future returns.
factor.explanation
Sinusukat ng factor na ito ang pagkakapareho ng kilos ng pangangalakal ng mga retail investor sa pamamagitan ng pagkalkula ng rank correlation coefficient sa pagitan ng market return ($R_t$) sa nakalipas na 20 araw ng pangangalakal at ang net inflow ng maliliit na order ($S_{t+1}$) sa nakalipas na 20 araw ng pangangalakal na may lag na isang period. Ang rank correlation coefficient ay isang non-parametric na sukat ng correlation na epektibong nakakakuha ng monotonic na relasyon sa pagitan ng mga variable nang hindi ipinapalagay na ang mga variable ay sumusunod sa isang partikular na distribusyon. Ang positibong rank correlation coefficient ay nagpapahiwatig na ang kilos ng pangangalakal ng mga retail investor ay positibong nauugnay sa market return, ibig sabihin, ang mga retail investor ay madalas na bumibili kapag tumataas ang merkado at nagbebenta kapag bumababa ang merkado, na nagpapahiwatig na mayroong malakas na pag-uugali na "humahabol sa pagtaas at nagbebenta sa pagbaba". Sa kabilang banda, ang negatibong rank correlation coefficient ay nagpapahiwatig na ang kilos ng pangangalakal ng mga retail investor ay negatibong nauugnay sa market return. Ang factor na ito ay negatibong nauugnay sa future stock returns, na nagpapahiwatig na ang kolektibong kilos ng pangangalakal ng mga retail investor ay maaaring humantong sa panandaliang pagbabago sa mga presyo ng stock, ngunit sa pangmatagalan, ang pag-uugali na ito ng paghabol sa pagtaas at pagbebenta sa pagbaba ay madalas na nauugnay sa mga negatibong return. Ang phenomenon na ito ay tinatawag na "herd effect ng retail investor" o "pagkakasabay ng retail investor" sa behavioral finance. Samakatuwid, ang factor na ito ay maaaring gamitin bilang tagapagpahiwatig upang sukatin ang sentimyento ng merkado at hulaan ang future returns. Kung mas mataas ang halaga ng factor na ito, mas malakas ang pagkakasabay ng mga retail investor at mas malala ang inaasahang future returns.