本研究通过将股票日收益率分解为隔夜和日间成分，构建有向网络来捕捉市场整体的领先-滞后关系，并开发了一种基于聚类的投资组合策略，利用专门的谱聚类算法识别领导者和滞后者群体，从而隔离跨股票互动而非个股自相关；实证结果表明，跨股票的拔河现象能产生显著回报和alpha值，且近年来表现优于个股反转策略，反映了噪声交易者和套利者在投资组合层面的网络化交易行为。

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