Prognose des Ungleichgewichts im hochfrequenten Orderfluss mit Hawkes-Prozessen

Zusammenfassung

Die Arbeit untersucht das Ungleichgewicht im Orderfluss (OFI), einen Indikator, der auf der Asymmetrie zwischen Ereignissen auf der Geld- und Briefseite beruht und mit der kurzfristigen Kursrichtung zusammenhängt. Sie verwendet Hawkes-Prozesse zur Schätzung von OFI und modelliert dabei verzögerte Abhängigkeiten zwischen Orderflüssen auf Geld- und Briefseite. Die Autoren stellen außerdem ein Verfahren zur Prognose der kurzfristigen Verteilung von OFI sowie Methoden zum Vergleich von Prognosen verschiedener Modelle vor.

Der Ansatz wird auf Tickdaten der National Stock Exchange angewandt. In diesem Vergleich liefert ein Hawkes-Prozess mit einem Kernel aus einer Summe von Exponentialfunktionen die beste Prognose unter den getesteten Modellen. Die Beschreibung benennt weder die konkurrierenden Modelle noch den Prognosehorizont, die Bewertungsmaße oder die Handelsergebnisse. Prognosen der OFI-Verteilungen können die Modellbewertung unterstützen; das angegebene Ergebnis allein belegt jedoch weder Profitabilität nach Ausführungskosten noch die Übertragbarkeit auf andere Handelsplätze.

Kernaussagen

• Geld- und Briefseiten-Ereignisflüsse können asymmetrisch und abhängig sein; dieses Ungleichgewicht kann mit Kursbewegungen zusammenhängen.
• Hawkes-Prozesse modellieren verzögerte Abhängigkeiten zwischen den Geld- und Briefseitenflüssen, die zur Schätzung von OFI verwendet werden.
• Die Arbeit prognostiziert die kurzfristige OFI-Verteilung und vergleicht Prognosen verschiedener Modelle.
• Bei den beschriebenen Börsen-Tickdaten erzielt ein Hawkes-Kernel aus einer Summe von Exponentialfunktionen unter den getesteten Modellen die beste Prognosegüte.

Schlagwörter

# Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance


# Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance









Market information events are generated intermittently and disseminated at high speeds in real-time. Market participants consume this high-frequency data to build limit order books, representing the current bids and offers for a given asset. The arrival processes, or the order flow of bid and offer events, are asymmetric and possibly dependent on each other. The quantum and direction of this asymmetry are often associated with the direction of the traded price movement. The Order Flow Imbalance (OFI) is an indicator commonly used to estimate this asymmetry. This paper uses Hawkes processes to estimate the OFI while accounting for the lagged dependence in the order flow between bids and offers. Secondly, we develop a method to forecast the near-term distribution of the OFI, which can then be used to compare models for forecasting OFI. Thirdly, we propose a method to compare the forecasts of OFI for an arbitrarily large number of models. We apply the approach developed to tick data from the National Stock Exchange and observe that the Hawkes process modeled with a Sum of Exponential's kernel gives the best forecast among all competing models.

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