Orderaufteilung als Ursache anhaltender Aktienorderströme

Zusammenfassung

Die Arbeit untersucht, warum Kauf- und Verkaufsorderzeichen über lange Folgen von Aktiengeschäften hinweg positiv korreliert bleiben. Sie unterscheidet zwei mögliche Ursachen: Herdenverhalten, bei dem verschiedene Anleger ähnlich handeln, und Orderaufteilung, bei der ein Anleger eine große Order in viele kleinere aufteilt. Die Wahl des Brokers kann die Unterscheidung erschweren; deshalb modellieren die Autoren Herdenverhalten, Orderaufteilung und Brokerwahl gemeinsam.

Anhand von Orderdaten der London Stock Exchange mit Mitgliedskennungen stellt die Studie fest, dass Orderaufteilung mit Abstand die wichtigste Erklärung für die Persistenz auf Zeitskalen von weniger als einigen Stunden ist. Außerdem wird berichtet, dass die Orderströme der Broker über Unternehmen und Zeit hinweg konsistent sind. Diese Befunde beschreiben den untersuchten Markt und die betrachteten Zeithorizonte. Die Zusammenfassung enthält keinen umfassenderen Vergleich zwischen Handelsplätzen, Anlageklassen oder längeren Zeithorizonten und belegt nicht, dass ein Mechanismus in allen Situationen dominiert.

Kernaussagen

• Aktienorderzeichen können über viele aufeinanderfolgende Orders hinweg positiv korreliert bleiben.
• Herdenverhalten und Orderaufteilung sind unterschiedliche Erklärungen für anhaltende Orderströme.
• Die Brokerwahl kann Versuche verzerren, diese Erklärungen zu messen.
• Die Autoren modellieren die Brokerwahl gemeinsam mit Herdenverhalten und Orderaufteilung.
• In den untersuchten Daten ist Orderaufteilung die wichtigste Ursache der Persistenz über Zeiträume von weniger als einigen Stunden.

Schlagwörter

# Why is order flow so persistent?


# Why is order flow so persistent?









Order flow in equity markets is remarkably persistent in the sense that order signs (to buy or sell) are positively autocorrelated out to time lags of tens of thousands of orders, corresponding to many days. Two possible explanations are herding, corresponding to positive correlation in the behavior of different investors, or order splitting, corresponding to positive autocorrelation in the behavior of single investors. We investigate this using order flow data from the London Stock Exchange for which we have membership identifiers. By formulating models for herding and order splitting, as well as models for brokerage choice, we are able to overcome the distortion introduced by brokerage. On timescales of less than a few hours the persistence of order flow is overwhelmingly due to splitting rather than herding. We also study the properties of brokerage order flow and show that it is remarkably consistent both cross-sectionally and longitudinally.

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