Herdenverhalten und Langzeitgedächtnis in Limit-Orderbüchern

Zusammenfassung

Diese Arbeit verbindet einen detaillierten empirischen Ansatz zur Analyse von Orderbuchdaten mit einem Modell finanziellen Herdenverhaltens, um die Dynamik von Orderbüchern abzubilden. Ziel ist es laut Arbeit, ein Langzeitgedächtnis in absoluten Renditen und Handelsaktivitäten nachzubilden und kollektives Verhalten von Händlern mit Mustern aus Marktdaten zu verknüpfen.

Die Autoren vergleichen statistische Eigenschaften des Modells mit empirischen Eigenschaften von Bitcoin-Wechselkursen und Aktien des New York Stock Exchange. Außerdem berichten sie, dass ein Bruch in der Spektraldichte hochfrequenter absoluter Renditen mit einer Annäherung an einen Gleichgewichtskurs zusammenhängen könnte. Der Auszug beschreibt weder die Modellgleichungen und Datensätze noch die quantitative Anpassung und stellt den vermuteten Zusammenhang als Möglichkeit dar, nicht als nachgewiesenen Kausalzusammenhang.

Kernaussagen

• Das Modell kombiniert empirische Orderbuchstrukturen mit einem Mechanismus finanziellen Herdenverhaltens.
• Es soll ein Langzeitgedächtnis in absoluten Renditen und Handelsaktivitäten nachbilden.
• Die statistischen Eigenschaften des Modells werden mit Bitcoin-Kursen und Aktien des New York Stock Exchange verglichen.
• Ein Bruch in der Spektraldichte hochfrequenter absoluter Renditen könnte mit einer Annäherung an einen Gleichgewichtskurs zusammenhängen.

Schlagwörter

# Order book model with herd behavior exhibiting long-range memory


# Order book model with herd behavior exhibiting long-range memory









In this work, we propose an order book model with herd behavior. The proposed model is built upon two distinct approaches: a recent empirical study of the detailed order book records by Kanazawa et al. [Phys. Rev. Lett. 120, 138301] and financial herd behavior model. Combining these approaches allows us to propose a model that replicates the long-range memory of absolute returns and trading activity. We compare the statistical properties of the model against the empirical statistical properties of the Bitcoin exchange rates and New York stock exchange tickers. We also show that the fracture in the spectral density of the high-frequency absolute return time series might be related to the mechanism of convergence towards the equilibrium price.

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