Gambling on the stock market: the behavior of at-risk online traders
Notice bibliographique
Résumé
Purpose Online investment platforms offer an environment that may lead some traders into excessive behaviors akin to gambling. Over the last decade, gambling behaviors associated with the stock market have attracted the attention of many researchers but the literature on the subject remains scarce. This study aims to present the results of live interviews with a sample ( N = 100) of retail investors trading online, and contrasts trading habits with gambling behaviors. Design/methodology/approach Participants are divided in three groups according to their score on an adapted version of the Problem Gambling Severity Index (referred to as the PGSI-Trading), and their trading habits and behaviors are compared. Findings The authors find that traders with higher PGSI-Trading scores are more likely to display gambling-related behaviors such as trading within a short timeframe, being motivated by making money quickly and experiencing high sensations when trading. Research limitations/implications The sample is small but the authors proceeded this way in order to gather some qualitative data that would be helpful to clinicians in the Province of Quebec. The questionnaire used to classify traders at risk of being gamblers (PGSI-Trading) has not been validated. Practical implications The findings of this study will be helpful to clinicians who hwork with patients suffering from excessive online stock trading habits. Social implications Clinicians observe an increasing number of patients who consult with excessive stock trading habits. This study has brought new information allowing clinicians to better understand how gambling manifests itself on the stock market. Originality/value To the authors’ knowledge, this study is the first to investigate the trading habits of individuals classified in terms of their score on an adapted PGSI questionnaire.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 tête enseignante, 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 ».