طراحی و تبیین سکوی اجتماعی معاملاتی در بازار سرمایه ایران از نظر خبرگان
فصلنامه بورس اوراق بهادار

فصلنامه بورس اوراق بهادار

طراحی و تبیین سکوی اجتماعی معاملاتی در بازار سرمایه ایران از نظر خبرگان

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری مهندسی مالی، گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران
2 گروه مدیریت مالی، دانشکده مدیریت و علوم اجتماعی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تهران شمال، تهران، ایران
3 گروه مدیریت و حسابداری، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد اسلامشهر، اسلامشهر، ایران
4 گروه مدیریت مالی، واحد الکترونیکی، دانشگاه آزاد اسلامی ،تهران، ایران
5 گروه مدیریت مالی، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد شهرقدس، تهران، ایران
چکیده
در سال‌های اخیر، همزمان با توسعه بازار سرمایه و شبکه‌های اجتماعی، نوعی از استراتژی‌های معاملاتی به شکل معامله‌گری اجتماعی رواج یافته است که نیاز به سکوی اجتماعی بومی در بازار سرمایه ایران را بیش از پیش نمایان کرده است. هدف پژوهش حاضر، طراحی و تبیین سکوی اجتماعی معاملاتی بومی در بازار سرمایه ایران است. پژوهش حاضر با استفاده از رویکرد کیفی مبتنی بر تحلیل تم و تحلیل محتوا و از طریق مصاحبه عمیق با فعالان حوزه‌های مختلف فینتک و سرمایه‌گذاری، به عنوان فعالان حوزه معامله‌گری اجتماعی انجام شده است. مشارکت کنندگان از طریق نمونه گیری هدفمند انتخاب شدند و مصاحبه‌ها تا رسیدن به اشباع نظری ادامه یافتند و در نهایت 12 مصاحبه انجام شد. برای تحلیل داده‌ها از کدگذاری باز و انتخابی، تحلیل مقایسه‌ای مستمر، و ایجاد مفاهیم ومقوله‌ها استفاده شد.
توسعه سکوهای معاملاتی اجتماعی، به واسطه تعامل بسیار گسترده فعالان خرد بازار با فضای مجازی، اولویتی انکارناپذیر است و طبق کدگذار‌ی مصاحبه‌ها، خبرگان این حوزه، به 11 بعد و 60 مقوله ضروری برای توسعه یک سکوی اجتماعی معاملاتی جهت ارتقای معاملات و اطلاعات در بازار سرمایه اشاره کردند. بر این اساس، ابعاد سکوی اجتماعی معاملاتی و اطلاعاتی در بازار سرمایه ایران شامل شفافیت اطلاعاتی و معاملاتی؛ وضعیت کلی شبکه‌های اجتماعی؛ ابزار تحلیل و بازدهی سهام؛ شاخص‌های توسعه مالی و تعامل بازار پول و سرمایه؛ نسبت‌های مالی و ارزش بازار؛ حقوق مالکانه و صورت‌های مالی؛ مدیریت ریسک؛ توان فناوری؛ رقابت‌پذیری؛ آموزش و آگاهی و عدم رفتار توده‌وار؛ و سیستم مدیریت موجودی می‌شوند.
کلیدواژه‌ها

عنوان مقاله English

Designing and Explaining Trading Social Platforms in Irans Capital Market: Experts’ Perspective

نویسندگان English

shahin ahmadi 1
alireza Heidarzadeh Hanzaei 2
Hamidreza Kordlouie 3
Mehdi Madanchi Zaj 4
shadi shahverdiani 5
1 PhD. Student in Financial Engineering, Department of Financial Management, Faculty of Management and Economy, Sciences and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Department of Financial Management, Tehran North Branch, Islamic Azad University, Tehran-Iran
3 Department of Financial Management.Faculty of Management & Accounting , Eslamshahr Branch, Islamic Azad University.Islamshahr. Iran
4 Department of Financial Management, Electronic Campus, Islamic Azad University Tehran, Iran
5 Department of Financial management,Shahr-e-Qods Branch, Islamic Azad University, Tehran,Iran
چکیده English

In recent years, with the developments in Iranian Capital Markets and also the influence of Social Networks, new trading strategies like as social trading emerged which makes the need to a tailored social platform for Iranian capital market. The purpose of the study is to design and explain the trading social platform in iran’s capital market.
Using the qualitative research based on theme and content analysis and through deep interviews with fintech and investment experts, the research was performed. The participants were selected using targeted sampling and the interviews were continued until Theoretical saturation and 12 interview were performed. In order to analyze the interviews, open and selective encoding, continuous comparative analysis, and creating contents and categories were used.
Social trading platforms, considering extensive interactions between individual participants with social media, are inevitable developments and according to encoding of interview, the experts pointed to 11 dimensions and 60 categories essential for development of a Trading Social Platforms in order to improve the trading and information in capital market.
The resulting dimensions are as follows: information and trading transparency, the characteristics of social network, stock analysis and returns, financial developments indices and the interaction of money and securities markets, financial and market ratios, owners equity and financial statements, risk management, technologic characteristics, competitiveness ability, training and investor education and reducing herd behavior, and inventory management systems.

کلیدواژه‌ها English

Social Platform
Social Trading
Copy Trading
Mirror Trading
Content Analysis
اسلامی بیدگلی، غلام رضـا و حمیدرضـا کردلـویی ( 1389). مـالی رفتـاری، مرحلـه گذر از مالی استاندارد تـا نوروفاینـانس، فصـلنامه ی علمـی – پژوهشـی مهندسـی مـالی و مدیریت پرتفوی، سال اول، شماره ی اول، صص 36-19.
اسلامی مفیدآبادی، حسین؛ رهنمای رود پشتی، فریدون؛ وکیلی فرد، حمیدرضا؛ نیکومرام، هاشم؛ طبیبی، سیدجمال‌الدین. (1398). طراحی الگوی آمیختۀ تصمیمات مالی در راستای توسعه‌ی بازارهای مالی ایران (مورد مطالعه: بازار سرمایه ایران). دانش مالی تحلیل اوراق بهادار, 12(43), 1-39.
بدری، احمد؛ گودرزی، ندا. (1392). مالی رفتاری، سوگیری نماگری و متغیرهای بینادی حسابداری: شواهدی از بورس اوراق بهادار تهران. مطالعات تجربی حسابداری مالی, 11(43), 57-88.
دانایی‌فرد، حسن؛ الوانی، سید مهدی؛ آذر، عادل. (1383). روش‌شناسی پژوهش کمی در مدیریت: رویکردی جامع. انتشارات صفار، اشراقی.
صدیق سروستانی، ر؛ 1375؛ «کاربرد تحلیل محتوی در علوم اجتماعی»، فصلنامه علوم اجتماعی، ش. 8، صص. 114-91
فراستخواه، مقصود (1395). روش پژوهش کیفی در علوم اجتماعی با تاکید بر نظریه برپایه (گراندد تئوری). تهران: انتشارات آگاه.
فقیهی، ابوالحسن؛ علیزاده، محسن. (1384). روایی در پژوهش کیفی. فرهنگ مدیریت، سال سوم، شماره نهم: 19-5.
لاری سمنانی، بهروز؛ دهخدا، اکرم. (1399). بررسی تأثیر روحیه سرمایه‌گذاران بر دام‌های مالی رفتاری در بورس اوراق بهادار تهران. نشریه چشم انداز مدیریت مالی, 10(30), 143-162.
محمدپور، احمد (1389). فراروش، بنیان‌های فلسفی و عملی روش پژوهش ترکیبی در علوم اجتماعی و رفتاری. تهران: انتشارات جامعه شناسان.
محمدپور، احمد (1392). روش پژوهش کیفی ضدروش. تهران: انتشارات جامعه شناسان.
نیک نشان، شقایق؛ نوروزی، رضاعلی؛ نصراصفهانی، احمدرضا (1389)، فصلنامه علمی-پژوهشی علوم انسانی، س 16، ش 62، بهار 1389، صص 141- 160.
نیکو، سیده فرخ؛ شمس، شهاب الدین؛ صیقلی، محسن. (1399). مدل‌سازی انتخاب سبد بهینه سهام بر مبنای ارزیابی ریسک و رویکرد مالی رفتاری (حسابداری ذهنی) در بورس اوراق بهادار تهران. نشریه چشم انداز مدیریت مالی, 10(31), 75-101.
Ammann, Manuel. Schaub, Nic. Social interaction and investing: Evidence from an online social trading network. Working Paper, 2016
Antweiler, W. and M.Z. Frank, Is all that talk just noise? The information content of internet stock message boards. The Journal of Finance, 2004. 59(3): p. 1259-1294.
Badri, A., and Goudarzi, N., Testing representative bias using fundamental accounting measures: Evidence from TSE, (2014)., qjma.atu.ac.ir., 11 (43): PP. 57-88, (In Persian).
Badri, ahmad., and Goodarzi, Neda, Testing representative bias using fundamental accounting measures: Evidence from TSE, https://qjma.atu.ac.ir/, 2011, P. 57-88, (In Persian).
Barth, M., Beaver, W., Landsman, W., 2001. Comments on the relevance of the value-relevance literature for financial accounting standard setting. Journal of Accounting and Economics 31/32, Conference Volume, this issue.
Bissattini, C. and K. Christodoulou, Web sentiment analysis for revealing public opinions, trends and making good financial decisions. 2013.
Bordens, Kenneth S. Abbott, Bruce B. (2002). Research design and methods: a process Approach. McGraw-HILL Higher Education.
Bordino, I., et al., Web search queries can predict stock market volumes. PloS one, 2012. 7(7): p. e40014.
Braun, Virginia; Clarke, Victoria. (2006). Using thematic analysis in psychology. Qualitative Research in Psychology, 3: 77-101.
Breitmayer, Bastian, Mensmann, Mona.,  and Pelster, Matthias. Social recognition and investor overconfidence. Working Paper, 2017.
Danaeifard, H., Alvani, S., and Azar, A., The Methodologies of Quantitative Research: a Comprehensive Approach,. (2004), Saffar Publication, Eshraghi, (In Persian).
Doering, P., Neumann, S., & Paul, S. (2015). A primer on social trading networks: Institutional aspects and empirical evidence. Working paper. Germany: Ruhr-University Bochum
Eldridge, Richard. How social media is shaping financial services, 2017. URL: https://www:huffingtonpost:com/richard-eldridge/how-social-media-isshapi_b_9043918:html. [Online; accessed 9-Oct-2018].
Eslami – Bidgoli, gholamreza, & Kordloui, Hamidreza, Financial engineering journal, behavioural finance, transition from standard finance to neurofinance, . P. 19-36, (In Persian).
Eslami MofidAbadi, H., ‪ Rahnamay Roodposhti., Vakilifard, H., Nikoumaram H., and Tabibi, S, The Pattern Design of Financial Decisions Mix of in the Development of Iranian Financial Markets (The case of Iranian capital market),(2019) Journal of Financial Khnowledge and Securities Analysis, 12 (43): PP. 1-39, (In Persian).
European Securities And Markets Authority (ESMA) (2012), Markets in Financial Instruments Directive (MiFID) Questions and Answers, 382.
Faghihi, A, and Alizadeh, M., Validity in Qualitative Research, Organizationa; Culture Management, , (2005), no. 9, pp 5-19, (In Persian).
 Farasatkhah, M., Qualitative Method Research in Social Sciences focusing on Grounded Theory, (2016) Tehran, Agah Publication, (In Persian).
Heimer, Rawley Z. Peer pressure: Social interaction and the disposition effect. The Review of Financial Studies, 29(11):3177–3209, 2016.
Hirshleifer, David A. and Teoh, Siew Hong, Thought and Behavior Contagion in Capital Markets (June 16, 2008). HANDBOOK OF FINANCIAL MARKETS: DYNAMICS AND EVOLUTION, 2009, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=1145884.
IOSCO, IOSCO Research Report on Financial Technologies (Fintech), 2017.
IOSCO, Report on the IOSCO Survey on Retail OTC Leveraged Products, 2016.
Irvine, P.J. and R.C. Giannini, the Impact of Divergence of Opinions about Earnings within a Social Network. 2012.
Kidder, Louise H. Judd, Charles M. (1986). Research Methods in Social Relations. CBS College Publishing.
Kromhida, Endrit. and Li, Matthew, c. (2019). Determinants of leadership in online social trading: A signaling theory perspective, Journal of Business Research, Volume 97, April 2019, Pages 184-197.
Kvale, Steinar. (1996). Interviews: An Introduction to qualitative research interviewing. Thousand Oaks, CA: Sage.
Lari Semnani, B., and Dehkhoda, A., Investigating the Impact of Mood on the Behavioral Finance Trap of Investors in Tehran Stock Exchange,. (2020), Journal of Financial Management Perspective (jfmp.sbu.ac.ir., 10(31): PP. 75-101, (In Persian).
Lee, Woonyeol. & Ma, Qiang. Whom to follow on social trading services? a system to support discovering expert traders. In Digital Information Management (ICDIM), 2015 Tenth International Conference on, pages 188–193. IEEE, 2015.
Logunov, A. and V. Panchenko. Characteristics and predictability of Twitter sentiment series. in 19th International COngress on Modelling and Simulation. 2011.
Macdonald, Craig. Hannah, David, Ounis, Iadh: High Quality Expertise Evidence for Expert Search. ECIR 2008: 283-295
Malmendier, Ulrike. Shanthikumar, Devin. Do security analysts speak in two tongues? The Review of Financial Studies, 27(5):1287–1322, 2014.
Mäschle, Oliver. Which information should entrepreneurs on german crowdinvestingplatforms disclose? Technical report, Thünen-Series of Applied Economic Theory, 2012.
Mohammadpour, A., Beyond Methods, Philosophical and Scientific fundamentals of Hybrid Methodology in Social Sciences, Jamee Shenasan, (2010) Tehran, (In Persian).
Neubeck, K.J. and D.S. Glasberg, Sociology: Diversity, conflict, and change. 2004: Recording for the Blind & Dyslexic.
Nikneshan, Shm, Norouzi, R, and Nasresfahani, A, Journal of Social Science, (2010), no 62, pp 141- 160, (In Persian).
Nikou, S., Shams, S., and Seighali, M., Modeling of Optimal Stock portfolio Optimization Based on Risk Assessment and Behavioral Financial Approach (Mental Accounting) in Tehran Stock Exchange,. (2020), Journal of Financial Management Perspective (jfmp.sbu.ac.ir., 10(30): PP. 143-162 (In Persian).
Nofsinger, J.R., Social mood and financial economics. The Journal of Behavioral Finance, 2005. 6(3): p. 144-160.
Oliveira, N., P. Cortez, and N. Areal. On the predictability of stock market behavior using stocktwits sentiment and posting volume. in Portuguese Conference on Artificial Intelligence. 2013. Springer.
Pelster, Matthias.  Hofmann, Annette. About the fear of reputational loss: Social trading and the disposition effect. Working Paper, 2017.
Qiu, L., H. Rui, and A. Whinston, Social network-embedded prediction markets: The effects of information acquisition and communication on predictions. Decision Support Systems, 2013. 55(4): p. 978-987.
Ranco, G., et al., The effects of Twitter sentiment on stock price returns. PloS one, 2015. 10(9): p. e0138441.
Rao, T. and S. Srivastava. Tweetsmart: Hedging in markets through twitter. in Emerging Applications of Information Technology (EAIT), 2012 Third International Conference on. 2012. IEEE.
Röder, Florian. Walter, Andreas. What drives investment flows into social trading portfolios? Working Paper, 2017.
Roulston, Kathryn. (2001). Data analysis and ‘theorizing as ideology’ Qualitative Research, 1(3): 279-302.
Ruiz, E.J., et al. correlating financial time series with micro-blogging activity. in Proceedings of the fifth ACM international conference on Web search and data mining. 2012. ACM.
Sarvestani, S. The appliance of content analysis in Social Science, journal of social Science Letter, 1994, pp 91-114, (In Persian).
Sprenger, T.O., et al., Tweets and trades: The information content of stock microblogs. European Financial Management, 2014. 20(5): p. 926-957.
Tetlock, Paul C., Giving Content to Investor Sentiment: The Role of Media in the Stock Market. Journal of Finance, Forthcoming, Available at SSRN: https://ssrn.com/abstract=685145 or http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.685145
Tumarkin, R. and R.F. Whitelaw, News or noise? Internet postings and stock prices. Financial Analysts Journal, 2001. 57(3): p. 41-51.
Wei Pan, Yaniv Altshuler, Alex Pentland: Decoding Social Influence and the Wisdom of the Crowd in Financial Trading Network. Social-Com/PASSAT 2012: 203-209
Zhang, X., H. Fuehres, and P.A. Gloor, Predicting stock market indicators through twitter “I hope it is not as bad as I fear”. Procedia-Social and Behavioral Sciences, 2011. 26: p. 55-62.
Zhou, Zhijin. Xiao, Shengsheng. Chad Ho, Yi-Chun, and Tan, Yong. The persuasive and informative effects of information disclosure: Evidence from an online supply chain finance market. 2018.