Orderfluss aus synchronisierten Trades und Quotes rekonstruieren

Zusammenfassung

Diese Studie untersucht Tick-für-Tick-Trade- und Quote-Daten von Aktien an den Börsen Paris, London und Frankfurt über einen Zeitraum von fünf Jahren. Sie entwickelt einen Algorithmus zur Synchronisierung der beiden Datenquellen und bewertet, wie sich Entscheidungen bei der Rekonstruktion auf den aus aggregierten Daten abgeleiteten Orderfluss auswirken. Die Autoren analysieren außerdem Trade-Signaturen und verfeinern das Lee-Ready-Verfahren, einschließlich Empfehlungen zur Wahl seiner Zeitverzögerung.

Die Leistung des Algorithmus variiert je nach Börse und Zeitraum. Die Analyse nutzt diese Variationen, um technische Änderungen an den untersuchten Märkten zu erkennen und die Qualität der Datenbank zu bewerten. Die Autoren zeigen, dass rekonstruierte Orderflüsse die quantitativen Modelle beeinflussen, die später daran kalibriert werden. Ihre Ergebnisse stimmen mit finanzwirtschaftlichen Überlegungen und einem veranschaulichenden Poisson-Orderflussmodell überein. Die Ergebnisse betreffen die genannten Börsen und die Datenbank; das Dokument enthält nicht genügend Details, um die Übertragbarkeit auf andere Handelsplätze oder Datenquellen zu beurteilen.

Kernaussagen

• Trade- und Quote-Zeitstempel müssen synchronisiert werden, um den Orderfluss aus Tickdaten zu rekonstruieren.
• Die Leistung des vorgeschlagenen Synchronisierungsalgorithmus kann Veränderungen bei Börsensystemen und der Qualität aggregierter Daten aufzeigen.
• Entscheidungen bei der Orderflussrekonstruktion wirken sich auf Modelle aus, die anhand der resultierenden Daten kalibriert werden.
• Die Studie verfeinert die Lee-Ready-Trade-Klassifikation und untersucht, wie die Zeitverzögerung zu wählen ist.
• Die Ergebnisse werden mit finanzwirtschaftlichen Überlegungen und einem veranschaulichenden Poisson-Modell verglichen.

Schlagwörter

# Reconstruction of Order Flows using Aggregated Data


# Reconstruction of Order Flows using Aggregated Data









In this work we investigate tick-by-tick data provided by the TRTH database for several stocks on three different exchanges (Paris - Euronext, London and Frankfurt - Deutsche Börse) and on a 5-year span. We use a simple algorithm that helps the synchronization of the trades and quotes data sources, providing enhancements to the basic procedure that, depending on the time period and the exchange, are shown to be significant. We show that the analysis of the performance of this algorithm turns out to be a a forensic tool assessing the quality of the aggregated database: we are able to track through the data some significant technical changes that occurred on the studied exchanges. We also illustrate the fact that the choices made when reconstructing order flows have consequences on the quantitative models that are calibrated afterwards on such data. Our study also provides elements on the trade signature, and we are able to give a more refined look at the standard Lee-Ready procedure, giving new elements on the way optimal lags should be chosen when using this method. The findings are in line with both financial reasoning and the analysis of an illustrative Poisson model of the order flow.

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