Notice bibliographique
Résumé
The main goal of this paper is to introduce an innovative market anomaly relating to “time” during the overnight post-market session and therefore characterized as a temporal market anomaly. Anomalies in the markets appear from time to time and test the efficient market hypothesis. Many investors and traders believe that the markets follow the efficient market hypothesis. According to this theory the current price of a security (trading instrument) reflects all public and private information about that security (instrument). Changes in price are due to insider information, current news, or sudden events, which are impossible to predict. Hence, security’s price action follows the path of a random walk, the hypothesis and argument of which states that current price is not dependent on past price and is normally or abnormally distributed over time. In financial and economical literature, many studies have presented approaches about what the academics call “market anomalies” and according to literature the anomalies are classified in three categories: Fundamental, Technical, and Calendar-based anomalies. In this article another class of market anomalies is introduced, that simply could be referred to as “temporal” because of the timing functionality involved. Finally, I will discuss one of these “temporal” anomalies, called the overnight return temporal market anomaly. The presented research shows that momentum profit accumulates entirely overnight, while profit on all other strategies occurs entirely intraday. These findings strongly reject classical theories of intraday versus overnight returns.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».