Journal of the Korean Data and Information Science Society
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v.22
no.1
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pp.37-47
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2011
Stock price index option market has various investment strategies that have been developed. Specially, arbitrage strategies are very important to be efficient in option market. The purpose of this study is to improve profit using rough set and Box spread by using past option trading data. Option trading data was based on an actual stock exchange market tick data ranging from 2001 to 2006. Validation process was carried out by transferring the tick data into one-minute intervals. Box spread arbitrage strategies is low risk but low profit. It can be accomplished by back-testing of the existing strategy of the past data and by using rough set, which limit the time line of dealing. This study can make more stable profits with lower risk if control the strategy that can produces a higher profit module compared to that of the same level of risk.
In this paper, we implemented practical application service using VoiceXML. Developers can utilize the advantages of using VoiceXML such as reducing development time and sharing contents between applications. Up to now, speech related services were developed using APIs and programming languages such as C/C++ or exclusive developing tools, which methods depend on system architectures. For this reasons, reuse of contents and resources was very difficult. If developers want to change scenarios of the application services or change platforms, they have to edit and recompile their program sources. To solve these problems, nowadays, companies develop their applications using VoiceXML. But, there's poor grip of actual problems can be occurred when they use VoiceXML. To overcome these problems, we implemented stock trading system using VoiceXML. We found out problems which occurred during developing services. We proposed solutions to these problems And, we analyzed strong points and weak points of applications using suggested system.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.4
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pp.421-429
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2018
While IoT device sensing data or financial transaction data is transmitted in real time, huge data traffic is generated in processing it. This huge data can be effectively compressed or transmitted using universal code, which is a real-time lossless compressor. In this paper, we propose our BL-beta code, which is newly developed universal code for compressing stock trading data, which the maximum range of measured values is difficult to predict and is generated within a relatively constant range over a very short period of time. For compressing real-time stock trading data, Compared with the fixed length bit transmission, the compression efficiency is at least 49.5% higher than that of the fixed length bit transmission, and the compression transmission performance is 16.6% better than the Exponential Golomb code.
This paper studies the stock market in which there are two types of investor, institutional and individual, whose information gathering and processing abilities are different. The institutional investor manages large funds and has powerful information sources. Whereas, the individual investor trades with a small amount of money and an information disadvantage. The model assumes that the institutional investor is more experienced and able to acquire relevant information earlier than the individual investor. On these assumptions, this paper shows a price continuation in the short run and a price reversal in the long run. The price continuation, or momentum, in the short run can be explained as follows. The early-informed institutional investor trades a stock, and as a result the stock price changes. Then the late-informed individual investor trades the same stock, and the stock price continues to move in the same direction in the short run. The reason for the price reversal in the long run is that since the individual investor has inferior information on the fundamental value of the stock, he tends to overreact to new information. So the stock price changes over its fundamental value initially and then regresses toward its fundamental value. In sum, both the price continuation and the price reversal are caused by the overreaction of the individual investor. The essay illustrates how these phenomena are stronger in the case where the proportion of the individual investor is higher. It also shows how the stock price goes up when the institutional investor buys a stock, while it goes down when the individual investor buys one.
Using high-frequency data for 2 years, this study investigates intraday lead-lag relationship between stock index and stock index futures markets in Korea and China. We found that there are some differences in price discovery and volatility transmission between Korea and China after the stock index futures markets was introduced. Following Stoll-Whaley(1990) and Chan(1992), the multiple regression is estimated to examine the lead-lag patterns between the two markets by Newey-West's(1987) heteroskedasticity and autocorrelation consistent covariance matrix(HAC matrix). Empirical results of KOSPI 200 shows that the futures market leads the cash market and weak evidence that the cash market leads the futures market. New market information disseminates in the futures market before the stock market with index arbitrageurs then stepping in quickly to bring the cost-of-carry relation back into alignment. The regression tests for the conditional volatility which is estimated using EGARCH model do not show that there is a clear pattern of the futures market leading the stock market in terms of the volatility even though controlling nonsynchronous trading effects. This implies that information in price innovations that originate in the futures market is transmitted to the volatility of the cash market. Empirical results of CSI 300 shows that the cash market is found to play a more dominant role in the price discovery process after the Chinese index started a sharp decline immediately after the stock index futures were introduced. The new stock index futures markets does not function well in its price discovery performance at its infancy stage, apparently due to high barriers to entry into this emerging futures markets. Based on EGAECH model, the results uncover strong bi-directional dependence in the intraday volatility of both markets.
We have studied the realized variance(RV) of intra-day returns and market microstructure noise based on high-frequency stock transaction data for the four largest companies in terms of market capitalization in the KOSPI. First, non-negligible biases are observed for the RV and for the bias-corrected realized variance($RV_{AC_1}$) which is constructed by adjusting RV for the first order autocorrelation in intra-day returns. Bias is more obvious for the RV and the $RV_{AC_1}$ when intra-day returns are sampled more frequently than every 2 minutes. Transaction Time Sampling(TTS) is shown to be better than Calendar Time Sampling(CTS) in terms of biases of the RV and the $RV_{AC_1}$ for the 4 companies. The analysis reveals that market microstructure noise is temporally dependent. Second, by using the Noise-to-Signal Ratio(NSR), we estimate sampling frequencies that are optimal in terms of the Mean Square Errors(MSE) of the RV and the $RV_{AC_1}$. The optimal sampling frequencies are around 200 for RV and is around 5000 for the $RV_{AC_1}$ for all the four stock prices. For the 6 hour transaction period of the Korean stock trading, these correspond to about 2 minutes and 6 seconds.
Recent Studies emphasize the effect of investors attention, recognition and sentiment on the trading behavior of retail investors and stock price variation. In this study, we use Naver Trend to measure investors'attention and investigate the relation between investor attention and price synchronicity, total risk and systematic risk of stocks. Using various research methodologies such as portfolio analysis, fixed effect regression and dynamic panel analysis, we find consistent results. First, stock price synchronicity is increased with lager average search volume, but with less search variability. Second, both average search volume and its variability are positively related to total risk and beta of stocks. These results can be interpreted that search volume sharply increases only when stock-related event occurs.
The degree of informational asymmetry relating to the expiration of index derivatives is usually increased as an expiration day of index derivatives approaches. The increase in the degree of informational asymmetry may have some effects on trading behavior of investors. To examine what the effects look like, 'life cycle of index derivatives' in this study is defined as three adjacent periods around expiration day: pre-expiration period(a week before the expiration day), post-expiration period(a week after the expiration day), and remaining period. It is inspected whether stock investor's trading behavior is changed according to the life cycle of KOSPI200 derivatives and what the reason of the changing behavior is. We have four results. First, trading behavior of each investor group is categorized into three patterns: ㄱ-pattern, L-pattern and U-pattern. The level of trading activity is low for pre-expiration period and normal for other periods in the ㄱ-pattern. L-pattern means that the level of trading activity is high for post-expiration period and normal for other periods. In the U-pattern, the trading activity is reduced for remaining period compared to other periods. Second, individual investors have ㄱ-pattern of trading large stocks according to the life cycle of KOSPI200 index futures while they show U-pattern according to the life cycle of KOSPI200 index options. Their trading behavior is consistent with the prediction of Foster and Viswanathan(1990)'s model for strategic liquidity investors. Third, trading pattern of foreign investors in relation to life cycle of index derivatives is partially explained by the model, but trading pattern of institutional investors has nothing to do with the predictions of the model.
MERCOSUR (Southern Cone Common Market, Latin American trade organization established in 1991, full members: Argentina, Brazil, Paraguay, and Uruguay; associate members: Bolivia, Chile, Colombia, Ecuador, Peru, and Venezuela) is the world's third largest economic union. It is a vital region that Korean corporations should enter to preoccupy the Latin American market. Since China and Japan are recently moving strongly to advance into MERCOSUR, Korea needs to work out measures to cope with the situation. In trading with MERCOSUR, it is very important to establish a strategic base in the market from a long-term perspective rather than to approach the market only as an exporting market. From this viewpoint, Korea should regard MERCOSUR as a market with which it should cooperate in terms of resources, beyond a market from which it imports raw materials. Helped by its advancement strategies varying according to regional markets and price competitiveness, China is bolstering its market share in these regions. In addition, China has built production bases focused on electric and electronics products. It is also increasing its investments in MERCOSUR as a stable raw material-providing base. To make inroads into MERCOSUR successfully, therefore, Korean enterprises should not regard it as a market where it disposes of stock goods, but should instead export technologically competitive goods to this region. Likewise, Korean companies should expand their investments in automotive parts and machinery in MERCOSUR. Furthermore, Korea should closely study international trading policies of MERCOSUR to clear away any possible obstacles of exports to this region and to prepare countermeasures so as to avoid possible damage from import regulations of MERCOSUR.
JALAL, Raja Nabeel-Ud-Din;SARGIACOMO, Massimo;SAHAR, Najam Us;FAYYAZ, Um-E-Roman
The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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v.7
no.7
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pp.27-34
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2020
The study investigates herding behavior in cryptocurrencies in different situations. This study employs daily returns of major cryptocurrencies listed in CCI30 index and sub-major cryptocurrencies and major stock returns listed in Dow-Jones Industrial Average Index, from 2015 to 2018. Quantile regression method is employed to test the herding effect in market asymmetries, inter-dependency and intra-dependency cases. Findings confirm the presence of herding in cryptocurrency in upper quantiles in bullish and high volatility periods because of overexcitement among investors, which lead to high volume trading. Major cryptocurrencies cause herding in sub-major cryptocurrencies, but it is a unidirectional relation. However, no intra-dependency effect among cryptocurrencies and equity market is observed. Results indicate that in the CKK model herding exists at upper quantile in market that may be due when the market is moving fast, continuously trading, and bullish trend are prevailing. Further analysis confirms this narrative as, at upper quantile, the beta of bullish regime is negative and significant, meaning the main source of market herding is a bullish trend in investment, which increases market turbulence and gives investors opportunity to herd. Also, we found that herding in cryptocurrencies exits in high volatility periods, but this herding mostly depends on market activity, not market movement.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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