Wie Intraday-TWAP- und VWAP-Benchmarks Kurse und Liquidität beeinflussen

Zusammenfassung

Dieses Paper modelliert Intraday-Handel, Preisbildung und Liquidität, wenn Händler dynamischen Benchmarks für den zeitgewichteten Durchschnittskurs (TWAP) oder den volumengewichteten Durchschnittskurs (VWAP) folgen. Es bestimmt das Wettbewerbsgleichgewicht in geschlossener Form und betrachtet außerdem Gleichgewichte, in denen Händler keine Preisnehmer sind. Das Modell verknüpft benchmarkgesteuerte Handelsziele mit Intraday-Kursdruck: TWAP-Ziele erzeugen vorhersehbare Muster, während Zufälligkeit bei VWAP-Zielen diese Muster unsicherer macht.

Die Analyse kommt zu dem Ergebnis, dass beide Benchmark-Arten die Liquidität verringern und die Kursvolatilität gegenüber einem Modell erhöhen, in dem Händler nur Endziele haben. Die Autoren liefern numerische Beispiele und beschreiben das Framework als rechnerisch handhabbar. Das Dokument enthält weder die numerischen Ergebnisse noch Kalibrierungsdetails oder eine empirische Marktvalidierung. Daher sind die Schlussfolgerungen als Folgen der Modellannahmen zu verstehen, nicht als direkter Beleg für tatsächlich beobachtete Märkte. Es bietet ein Framework, um zu verstehen, wie Ausführungspläne die Bedingungen für Intraday-Ausführungen prägen können.

Kernaussagen

• Dynamische TWAP-Ziele erzeugen vorhersehbare Intraday-Muster beim Kursdruck.
• Zufällige Verläufe der VWAP-Ziele machen Muster des Intraday-Kursdrucks unsicherer.
• Beide Benchmark-Arten verringern die modellierte Liquidität im Vergleich zu einem Handel, der allein auf Endziele ausgerichtet ist.
• Das Modell ergibt auch eine höhere Kursvolatilität unter TWAP- und VWAP-Benchmarks.
• Die Gleichgewichtsanalyse in geschlossener Form und numerische Beispiele stützen das theoretische Framework.

Schlagwörter

# Equilibrium Effects of Intraday Order-Splitting Benchmarks


# Equilibrium Effects of Intraday Order-Splitting Benchmarks









This paper presents a continuous-time model of intraday trading, pricing, and liquidity with dynamic TWAP and VWAP benchmarks. The model is solved in closed-form for the competitive equilibrium and also for non-price-taking equilibria. The intraday trajectories of TWAP trading targets cause predictable intraday patterns of price pressure, and randomness in VWAP target trajectories induces additional randomness in intraday price-pressure patterns. TWAP and VWAP trading both reduce market liquidity and increase price volatility relative to just terminal trading targets alone. The model is computationally tractable, which lets us provide a number of numerical illustrations.

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