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Enregistrement W2466013099 · doi:10.7603/s40570-016-0005-6

Volume-Synchronised Probability of Informed Trading on Chinese Index Futures: A Comparative Approach1

2016· article· en· W2466013099 sur OpenAlexaff
Zhongzhi He, Jinzhi Jiang, Martin Kusý, Samir Trabelsi

Notice bibliographique

RevueChina Accounting and Finance Review · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueFinancial Markets and Investment Strategies
Établissements canadiensBrock University
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésFutures contractIndex (typography)High-frequency tradingEconometricsDatabase transactionFutures marketBusinessFinancial economicsAlgorithmic tradingEconomicsActuarial scienceComputer science

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract In light of the controversial debate over the measure of Volume-Synchronised Probability of Informed Trading (VPIN), this paper investigates the effectiveness of VPIN as a risk warning signal in the Chinese market. Using intraday transaction data on Chinese stock index futures from 2012 to 2013, we conduct a comparative analysis of VPIN metrics using three trade classification methods: the tick rule (TR), the Lee-Ready (LR) algorithm, and bulk volume (BV). We assess the predictive ability of VPIN metrics for two highly volatile market events in China: the Money Shortage Event in June 2013 and the Fat Finger Event on 16 August 2013. Our results suggest that BV-VPIN has the best risk warning effect in signalling the occurrence of volatile events. Our work suggests that BV-VPIN can be used in the prevalent high-frequency trading (HFT) mechanism of the current financial world.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,525
Score d'incertitude au seuil0,778

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,037
Tête enseignante GPT0,250
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2016
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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