Synthetische Märkte stützen Prognosen zu Square-Root-Impact und Orderflow

Zusammenfassung

Dieses Paper erstellt einen künstlichen Markt auf Grundlage eines zuvor vorgeschlagenen Modells korrelierter Metaorders und untersucht, wie Preiswirkung, Orderflow und Volatilität zusammenhängen. Die zentrale Annahme lautet, dass Metaorders Preise im Durchschnitt gemäß einer Square-Root-Beziehung zum ausgeführten Volumen bewegen und dass die gemeinsame Aktivität korrelierter Orders die Preisvolatilität erklären kann.

Die Simulationen bilden die prognostizierte Beziehung zwischen verallgemeinertem Orderflow und Renditen nach; laut den Autoren ist sie auch in empirischen Daten zu beobachten. Außerdem leiten sie Proxy-Metaorders aus simuliertem Handelsfluss ab und stellen fest, dass diese Proxys das Square-Root-Impact-Muster reproduzieren. Dies stützt die Verwendung anonymisierter Trades zur Schätzung der Preiswirkung realer Metaorders. Die beschriebenen Belege beruhen auf Simulationen und stützen die Näherungen des früheren Modells; sie belegen nicht, dass derselbe Mechanismus die Volatilität in jedem Markt und jeder Handelssituation vollständig erklärt.

Kernaussagen

• Der künstliche Markt bildet ein Modell korrelierter Metaorders und ihrer Preiswirkungen ab.
• Das Modell nimmt an, dass die durchschnittliche Marktpreiswirkung mit der Quadratwurzel des ausgeführten Volumens wächst.
• Simulierter verallgemeinerter Orderflow und Renditen zeigen die vom Modell vorhergesagte Korrelationsstruktur.
• Aus simulierten Trades rekonstruierte Proxy-Metaorders bilden die Square-Root-Beziehung der Preiswirkung nach.
• Die Ergebnisse stützen die Schätzung der Preiswirkung anhand anonymisierter Trades, bleiben aber Belege für ein bestimmtes Modell.

Schlagwörter

# The Subtle Interplay between Square-root Impact, Order Imbalance & Volatility II: An Artificial Market Generator


# The Subtle Interplay between Square-root Impact, Order Imbalance & Volatility II: An Artificial Market Generator









This work extends and complements our previous theoretical paper on the subtle interplay between impact, order flow and volatility. In the present paper, we generate synthetic market data following the specification of that paper and show that the approximations made there are actually justified, which provides quantitative support our conclusion that price volatility can be fully explained by the superposition of correlated metaorders which all impact prices, on average, as a square-root of executed volume. One of the most striking predictions of our model is the structure of the correlation between generalized order flow and returns, which is observed empirically and reproduced using our synthetic market generator. Furthermore, we were able to construct proxy metaorders from our simulated order flow that reproduce the square-root law of market impact, lending further credence to the proposal made in Ref. [2] to measure the impact of real metaorders from tape data (i.e. anonymized trades), which was long thought to be impossible.

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