Modellierung von Spreads, Volatilität und Volumen im Market Making

Zusammenfassung

Das Dokument beschreibt ein Modell, das Geld-Brief-Spannen mit Volatilität, Handelsvolumen, Zeithorizont und messbaren Faktoren der Markt-Mikrostruktur verknüpft. Es stellt Spreads als Ergebnis konkurrierender Effekte dar: verfügbare Orderbuchliquidität und die Preiswirkung des Handels. Bei geringem Volumen kann zusätzliche Liquidität die Preisgenauigkeit verbessern und den Spread verengen; ab einem bestimmten Punkt kann mehr Liquidität die Preise stattdessen verschlechtern.

Das Modell verknüpft das Spread-Verhalten und Hoch-Tief-Kursbalken mit diesen Marktbedingungen und nutzt die Beziehungen anschließend, um ein Optimierungsproblem für den operativen Spread mit dem Ziel eines Market-Making-Gewinns zu formulieren. Der Text erläutert das Modell und seine vorgesehene Anwendung konzeptionell, enthält aber weder Gleichungen und Datensatz noch empirische Ergebnisse oder ein konkretes Optimierungsverfahren. Die Aussagen lassen sich daher anhand dieser Beschreibung allein nicht unabhängig beurteilen.

Kernaussagen

• Geld-Brief-Spannen spiegeln das Zusammenspiel von Orderbuchliquidität und Handelswirkung wider.
• Bei geringem Handelsvolumen kann zusätzliche Liquidität die Preisgenauigkeit verbessern und Spreads verringern.
• Ab einem bestimmten Punkt kann zusätzliche Liquidität die Preisqualität verschlechtern.
• Das Modell setzt Spreads und Hoch-Tief-Kursbalken mit Volumen, Volatilität, Zeithorizont und Mikrostrukturparametern in Beziehung.
• Market Maker können die vorgeschlagenen Beziehungen nutzen, um ihren operativen Spread zu optimieren.

Schlagwörter

# Spread, volatility, and volume relationship in financial markets and market making profit optimization


# Spread, volatility, and volume relationship in financial markets and market making profit optimization









We study the relationship between price spread, volatility and trading volume. We find that spread forms as a result of interplay between order liquidity and order impact. When trading volume is small adding more liquidity helps improve price accuracy and reduce spread, but after some point additional liquidity begins to deteriorate price. The model allows to connect the bid-ask spread and high-low bars to measurable microstructural parameters and express their dependence on trading volume, volatility and time horizon. Using the established relations, we address the operating spread optimization problem to maximize market-making profit.

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Diese Zusammenfassung wurde vom Research-Agenten von Stratmill anhand des Originals verfasst; sie ist keine Kopie der Quelle.