Optimale Ausführung und Spekulation mit kurzfristigen Orderflow-Signalen

Zusammenfassung

Die Arbeit modelliert Preise als Reaktion auf den Orderflow. Der Preiseinfluss von Market Orders und die Ankunftsraten von Market und Limit Orders hängen von einem Liquiditätsprozess ab. Die beiden Ordertypen regen einander wechselseitig an, sodass die Liquidität zur Rückkehr tendiert. Ein Trader erhält ein kurzfristiges Signal zu bevorstehenden Veränderungen im Orderflow und beeinflusst den Markt über denselben Ordermechanismus wie andere Teilnehmende.

Die Autoren nutzen Meyer-σ-Algebren zur Darstellung des Signals und eine stochastische Differentialgleichung vom Marcus-Typ, um den zeitlichen Ablauf gleichzeitiger Orders abzubilden. Sie formulieren das Problem des Traders als Hamilton-Jacobi-Bellman-Gleichung und lösen es numerisch. Die berichteten Beispiele zeigen, wie Signale die Ausführung verbessern und spekulative Trades unterstützen können; das Dokument enthält jedoch weder numerische Performancekennzahlen noch eine empirische Marktvalidierung. Der Nutzen des Rahmens hängt daher von den Modellannahmen und der Kalibrierung ab.

Kernaussagen

• Preise werden durch den Orderflow beeinflusst, während Preiseinfluss und Order-Ankunftsraten von der Liquidität abhängen.
• Die wechselseitige Anregung von Limit und Market Orders führt zu Mean-Reversion der Liquidität.
• Ein kurzfristiges Signal informiert den Trader über wahrscheinliche Änderungen im nahen Orderflow.
• Das optimale Handelsproblem wird als HJB-Gleichung formuliert und numerisch gelöst.
• Das Modell veranschaulicht den Einsatz von Signalen bei Ausführungs- und Spekulationsstrategien.

Schlagwörter

# Optimal execution and speculation with trade signals


# Optimal execution and speculation with trade signals









We propose a price impact model where changes in prices are purely driven by the order flow in the market. The stochastic price impact of market orders and the arrival rates of limit and market orders are functions of the market liquidity process which reflects the balance of the demand and supply of liquidity. Limit and market orders mutually excite each other so that liquidity is mean reverting. We use the theory of Meyer-$σ$-fields to introduce a short-term signal process from which a trader learns about imminent changes in order flow. Her trades impact the market through the same mechanism as other orders. With a novel version of Marcus-type SDEs we efficiently describe the intricate timing of market dynamics at moments when her orders concur with that of others. In this setting, we examine an optimal execution problem and derive the Hamilton--Jacobi--Bellman (HJB) equation for the value function of the trader. The HJB equation is solved numerically and we illustrate how the trader uses the signals to enhance the performance of execution problems and to execute speculative strategies.

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