Published July 30, 2010 | Version v1
Publication Open

Order flow dynamics around extreme price changes on an emerging stock market

  • 1. East China University of Science and Technology
  • 2. Budapest University of Technology and Economics
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences
  • 4. Shenzhen Stock Exchange
  • 5. Montavid Thermodynamic Research Group

Description

We study the dynamics of order flows around large intraday price changes using ultra-high-frequency data from the Shenzhen Stock Exchange. We find a significant reversal of price for both intraday price decreases and increases with a permanent price impact. The volatility, the volume of different types of orders, the bid–ask spread and the volume imbalance increase before the extreme events and decay slowly as a power law, which forms a well-established peak. The volume of buy market orders increases faster and the corresponding peak appears earlier than for sell market orders around positive events, while the volume peak of sell market orders leads buy market orders in the magnitude and time around negative events. When orders are divided into four groups according to their aggressiveness, we find that the behaviors of order volume and order number are similar, except for buy limit orders and canceled orders that the peak of order number postpones 2 min later after the peak of order volume, implying that investors placing large orders are more informed and play a central role in large price fluctuations. We also study the relative rates of different types of orders and find differences in the dynamics of relative rates between buy orders and sell orders and between individual investors and institutional investors. There is evidence that institutions behave very differently from individuals and that they have more aggressive strategies. Combining these findings, we conclude that institutional investors are better informed and play a more influential role in driving large price fluctuations.

⚠️ This is an automatic machine translation with an accuracy of 90-95%

Translated Description (Arabic)

ندرس ديناميكيات تدفقات الأوامر حول التغيرات الكبيرة في الأسعار خلال اليوم باستخدام بيانات عالية التردد من بورصة شنتشن. نجد انعكاسًا كبيرًا في السعر لكل من الانخفاضات والزيادات في السعر خلال اليوم مع تأثير دائم على السعر. يزداد التقلب وحجم الأنواع المختلفة من الأوامر وانتشار العرض والطلب وعدم التوازن في الحجم قبل الأحداث المتطرفة ويتحلل ببطء كقانون قوة، والذي يشكل ذروة راسخة. يزداد حجم أوامر سوق الشراء بشكل أسرع وتظهر الذروة المقابلة في وقت أبكر من أوامر سوق البيع حول الأحداث الإيجابية، في حين أن ذروة حجم أوامر سوق البيع تؤدي إلى أوامر سوق الشراء من حيث الحجم والوقت حول الأحداث السلبية. عندما يتم تقسيم الطلبات إلى أربع مجموعات وفقًا لعدوانيتها، نجد أن سلوكيات حجم الطلب ورقم الطلب متشابهة، باستثناء أوامر حد الشراء والأوامر الملغاة التي تؤجل ذروة رقم الطلب بعد دقيقتين من ذروة حجم الطلب، مما يعني أن المستثمرين الذين يضعون أوامر كبيرة يكونون أكثر اطلاعًا ويلعبون دورًا مركزيًا في تقلبات الأسعار الكبيرة. ندرس أيضًا المعدلات النسبية لأنواع مختلفة من الأوامر ونجد اختلافات في ديناميكيات المعدلات النسبية بين أوامر الشراء وأوامر البيع وبين المستثمرين الأفراد والمستثمرين المؤسسيين. هناك أدلة على أن المؤسسات تتصرف بشكل مختلف تمامًا عن الأفراد وأن لديهم استراتيجيات أكثر عدوانية. من خلال الجمع بين هذه النتائج، نستنتج أن المستثمرين المؤسسيين على دراية أفضل ويلعبون دورًا أكثر تأثيرًا في دفع تقلبات الأسعار الكبيرة.

Translated Description (French)

Nous étudions la dynamique des flux d'ordres autour de grands changements de prix intrajournaliers à l'aide de données ultra-haute fréquence de la Bourse de Shenzhen. Nous constatons un renversement de prix significatif à la fois pour les baisses de prix intrajournalières et les augmentations avec un impact permanent sur les prix. La volatilité, le volume des différents types d'ordres, le spread bid–ask et le déséquilibre de volume augmentent avant les événements extrêmes et se dégradent lentement en tant que loi de puissance, ce qui forme un pic bien établi. Le volume des ordres de marché d'achat augmente plus rapidement et le pic correspondant apparaît plus tôt que pour les ordres de marché de vente autour d'événements positifs, tandis que le pic de volume des ordres de marché de vente conduit à acheter des ordres de marché dans l'ampleur et le temps autour d'événements négatifs. Lorsque les ordres sont divisés en quatre groupes en fonction de leur agressivité, nous constatons que les comportements du volume d'ordre et du numéro d'ordre sont similaires, à l'exception des ordres d'achat à cours limité et des ordres annulés que le pic du numéro d'ordre reporte 2 minutes plus tard après le pic du volume d'ordre, ce qui implique que les investisseurs qui passent des ordres importants sont plus informés et jouent un rôle central dans les grandes fluctuations de prix. Nous étudions également les taux relatifs de différents types d'ordres et trouvons des différences dans la dynamique des taux relatifs entre les ordres d'achat et les ordres de vente et entre les investisseurs individuels et les investisseurs institutionnels. Il est prouvé que les institutions se comportent très différemment des individus et qu'elles ont des stratégies plus agressives. En combinant ces résultats, nous concluons que les investisseurs institutionnels sont mieux informés et jouent un rôle plus influent dans la fluctuation des prix.

Translated Description (Spanish)

Estudiamos la dinámica de los flujos de órdenes en torno a grandes cambios de precios intradía utilizando datos de frecuencia ultra alta de la Bolsa de Valores de Shenzhen. Encontramos una reversión significativa del precio tanto para las disminuciones como para los aumentos de precios intradía con un impacto permanente en el precio. La volatilidad, el volumen de los diferentes tipos de órdenes, el diferencial de oferta y demanda y el desequilibrio de volumen aumentan antes de los eventos extremos y decaen lentamente como una ley de potencia, lo que forma un pico bien establecido. El volumen de órdenes de mercado de compra aumenta más rápido y el pico correspondiente aparece antes que para las órdenes de mercado de venta en torno a eventos positivos, mientras que el pico de volumen de las órdenes de mercado de venta conduce a las órdenes de mercado de compra en la magnitud y el tiempo en torno a eventos negativos. Cuando las órdenes se dividen en cuatro grupos según su agresividad, encontramos que los comportamientos del volumen de órdenes y el número de orden son similares, excepto para las órdenes de límite de compra y las órdenes canceladas que el pico del número de orden pospone 2 minutos después del pico del volumen de órdenes, lo que implica que los inversores que realizan grandes órdenes están más informados y desempeñan un papel central en las grandes fluctuaciones de precios. También estudiamos las tasas relativas de los diferentes tipos de órdenes y encontramos diferencias en la dinámica de las tasas relativas entre las órdenes de compra y las órdenes de venta y entre los inversores individuales y los inversores institucionales. Existe evidencia de que las instituciones se comportan de manera muy diferente a los individuos y que tienen estrategias más agresivas. Combinando estos hallazgos, concluimos que los inversores institucionales están mejor informados y desempeñan un papel más influyente en la conducción de grandes fluctuaciones de precios.

Files

1003.0168.pdf

Files (1.5 MB)

⚠️ Please wait a few minutes before your translated files are ready ⚠️ Note: Some files might be protected thus translations might not work.
Name Size Download all
md5:640aff51090d1a2eba8c204d145df104
1.5 MB
Preview Download

Additional details

Additional titles

Translated title (Arabic)
ديناميكيات تدفق الأوامر حول التغيرات الشديدة في الأسعار في سوق الأسهم الناشئة
Translated title (French)
Dynamique des flux d'ordres autour des variations extrêmes des prix sur un marché boursier émergent
Translated title (Spanish)
Dinámica de flujo de órdenes en torno a cambios extremos de precios en un mercado de valores emergente

Identifiers

Other
https://openalex.org/W2011658341
DOI
10.1088/1367-2630/12/7/075037

GreSIS Basics Section

Is Global South Knowledge
Yes
Country
China

References

  • https://openalex.org/W151311770
  • https://openalex.org/W1527634253
  • https://openalex.org/W1651832595
  • https://openalex.org/W2041561032
  • https://openalex.org/W2159878630
  • https://openalex.org/W2168953286
  • https://openalex.org/W3098230117