Orderflow und Marktzustand in quasi-zentralisierten Orderbüchern

Zusammenfassung

Diese Studie untersucht quasi-zentralisierte Limit-Orderbücher, in denen Institutionen nur mit Gegenparteien handeln können, für die ausreichend bilateraler Kredit besteht. Sie analysiert hochwertige Daten einer großen elektronischen Handelsplattform mit dieser Struktur und konzentriert sich darauf, wie sich Orderflow und Marktzustand in diesem Umfeld verhalten.

Die berichteten Ergebnisse weichen in vielerlei Hinsicht deutlich von häufig beschriebenen Befunden zu anderen Limit-Orderbüchern ab. Die Studie stellt außerdem fest, dass sich die Verteilungen von Orderflow und Marktzustand zwischen Handelstagen unterscheiden, aber durch eine einfache lineare Skalierung auf eine gemeinsame Kurve gebracht werden können. Auf Grundlage dieses Musters schlägt sie ein semiparametrisches Modell für einen einzelnen Handelstag vor. Das Modell erzielt eine ähnliche Leistung wie parametrische Kurvenanpassungen, benötigt aber weniger Rechenaufwand und lässt sich schneller implementieren. Die Belege beziehen sich auf die untersuchte Plattform und die verwendeten Daten. Der Auszug belegt daher nicht, dass sich die beobachtete Skalierung oder Modellleistung auf andere Handelsplätze oder Märkte übertragen lässt.

Kernaussagen

• In einem quasi-zentralisierten Orderbuch ist der Handel auf Gegenparteien mit ausreichendem bilateralen Kredit beschränkt.
• Die empirische Analyse berichtet deutliche Unterschiede zu den für andere Limit-Orderbücher beschriebenen Mustern.
• Durch lineare Skalierung lassen sich die täglichen Verteilungen von Orderflow und Marktzustand auf eine gemeinsame Kurve bringen.
• Ein semiparametrisches Ein-Tages-Modell bietet eine ähnliche Leistung wie Kurvenanpassungen und lässt sich einfacher und schneller umsetzen.

Schlagwörter

# Quasi-Centralized Limit Order Books


# Quasi-Centralized Limit Order Books









A quasi-centralized limit order book (QCLOB) is a limit order book (LOB) in which financial institutions can only access the trading opportunities offered by counterparties with whom they possess sufficient bilateral credit. We perform an empirical analysis of a recent, high-quality data set from a large electronic trading platform that utilizes QCLOBs to facilitate trade. We find many significant differences between our results and those widely reported for other LOBs. We also uncover a remarkable empirical universality: although the distributions describing order flow and market state vary considerably across days, a simple, linear rescaling causes them to collapse onto a single curve. Motivated by this finding, we propose a semi-parametric model of order flow and market state in a QCLOB on a single trading day. Our model provides similar performance to that of parametric curve-fitting techniques, while being simpler to compute and faster to implement.

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