Can Big Data Help Predict Financial Market Dynamics?: Evidence from the Korean Stock Market

Dong-Jin Pyo

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자료유형: 학술저널

저자정보: Dong-Jin Pyo

저널정보: 대외경제정책연구원 [KIEP] East Asian Economic Review East Asian Economic Review 제21권 제2호

발행연도: 2017.6

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This study quantifies the dynamic interrelationship between the KOSPI index return and search query data derived from the Naver DataLab. The empirical estimation using a bivariate GARCH model reveals that negative contemporaneous correlations between the stock return and the search frequency prevail during the sample period. Meanwhile, the search frequency has a negative association with the one-week- ahead stock return but not vice versa. In addition to identifying dynamic correlations, the paper also aims to serve as a test bed in which the existence of profitable trading strategies based on big data is explored. Specifically, the strategy interpreting the heightened investor attention as a negative signal for future returns appears to have been superior to the benchmark strategy in terms of the expected utility over wealth. This paper also demonstrates that the big data-based option trading strategy might be able to beat the market under certain conditions. These results highlight the possibility of big data as a potential source-which has been left largely untapped-for establishing profitable trading strategies as well as developing insights on stock market dynamics.

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