Multivariate Hawkes-Modelle für Hochfrequenzkurse und Handelsaktivität

Zusammenfassung

Diese Arbeit führt ein multivariates Hawkes-Punktprozessmodell für Hochfrequenzkurse und Handelsaktivität ein. Vier Interaktionskerne bilden die Selbstanregung bei eintreffenden Transaktionen, die Mittelwertrückkehr bei Kursänderungen, den Einfluss eintreffender Transaktionen auf Kursbewegungen und die Rückkopplung von Kursänderungen auf die Handelsaktivität ab. Zusammen sollen diese Komponenten Merkmale wie unregelmäßige Zeitabstände zwischen Kursbewegungen, diskrete Kursänderungen, kurzfristige Mittelwertrückkehr und wechselnde Korrelationen über verschiedene Zeitskalen erfassen.

Das Modell bildet auch den Markteinfluss ab, einschließlich einer konkaven, wurzelähnlichen Reaktion und deren anschließender Abschwächung. Die Autoren erläutern, dass sich das vollständige Wirkungsprofil anhand anonymer Marktdaten schätzen lässt, indem Kerne aus empirischen bedingten mittleren Intensitäten geschätzt werden. Sie liefern numerische Beispiele, Anwendungen mit realen Daten und Vergleiche mit früheren Ansätzen. Das Dokument beschreibt Modellierungsfähigkeiten und Demonstrationen, nennt aber keine konkreten Performance-Ergebnisse und belegt nicht, dass geschätzte Wirkungsprofile direkt in profitable Handelsstrategien umgesetzt werden können.

Kernaussagen

• Das Modell verwendet vier Kerne, um Wechselwirkungen zwischen Transaktionen, Kursbewegungen und Handelsaktivität abzubilden.
• Es soll Hochfrequenz-Kursmuster erfassen, darunter diskrete Bewegungen und kurzfristige Mittelwertrückkehr.
• Der Hawkes-Rahmen modelliert den Markteinfluss und dessen Abschwächung im Zeitverlauf.
• Aus bedingten mittleren Intensitäten geschätzte Kerne können dazu dienen, Wirkungsprofile aus anonymen Daten abzuleiten.
• Die beschriebenen Anwendungen belegen nicht, dass das Modell eine profitable Strategie hervorbringt.

Schlagwörter

# Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics


# Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics









We introduce a multivariate Hawkes process that accounts for the dynamics of market prices through the impact of market order arrivals at microstructural level. Our model is a point process mainly characterized by 4 kernels associated with respectively the trade arrival self-excitation, the price changes mean reversion the impact of trade arrivals on price variations and the feedback of price changes on trading activity. It allows one to account for both stylized facts of market prices microstructure (including random time arrival of price moves, discrete price grid, high frequency mean reversion, correlation functions behavior at various time scales) and the stylized facts of market impact (mainly the concave-square-root-like/relaxation characteristic shape of the market impact of a meta-order). Moreover, it allows one to estimate the entire market impact profile from anonymous market data. We show that these kernels can be estimated from the empirical conditional mean intensities. We provide numerical examples, application to real data and comparisons to former approaches.

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