Cómo las llegadas de operaciones determinan las distribuciones de rentabilidades de alta frecuencia

Resumen

El artículo modela las rentabilidades de renta variable de alta frecuencia separando los cambios de precio por operación del proceso que determina cuándo llegan las operaciones. Para un contrato E-mini S&P 500 de vencimiento próximo y gran liquidez, afirma que las rentabilidades por tiempo de operación son aproximadamente gaussianas en intervalos muy breves tras tener en cuenta las noticias programadas. Después combina rentabilidades gaussianas por tiempo de operación con un modelo modificado de duración multifractal con cambio de régimen de Markov para los intervalos entre operaciones.

El modelo atribuye las colas pesadas y la agrupación de volatilidad observadas en las rentabilidades por tiempo de reloj a duraciones de operaciones sobredispersas, incluso cuando las rentabilidades individuales por tiempo de operación son gaussianas. Los autores también extrapolan la relación entre la tasa de trading y la volatilidad para examinar el estrés de mercado. Sugieren que la distancia física entre Chicago y Nueva York/Nueva Jersey podría imponer un límite a la volatilidad sistémica y favorecer la estabilidad cuando el trading es excepcionalmente intenso. Estos hallazgos dependen del contrato estudiado y de los supuestos del modelo; el límite geográfico propuesto es una inferencia, no una garantía general sobre el comportamiento del mercado.

Ideas clave

• Separar las rentabilidades por tiempo de operación de las llegadas de operaciones ayuda a explicar los patrones de rentabilidad de alta frecuencia.
• Se afirma que las rentabilidades por tiempo de operación del contrato de futuros estudiado son aproximadamente gaussianas en escalas muy breves tras controlar las noticias programadas.
• Un modelo multifractal de duración captura la distribución de los intervalos entre operaciones.
• Las llegadas de operaciones sobredispersas pueden generar colas pesadas y agrupación de volatilidad en las rentabilidades por tiempo de reloj.
• Los autores proponen que la distancia física entre los principales centros de trading podría limitar la volatilidad sistémica.

Etiquetas

# The Random Walk of High Frequency Trading


# The Random Walk of High Frequency Trading









This paper builds a model of high-frequency equity returns by separately modeling the dynamics of trade-time returns and trade arrivals. Our main contributions are threefold. First, we characterize the distributional behavior of high-frequency asset returns both in ordinary clock time and in trade time. We show that when controlling for pre-scheduled market news events, trade-time returns of the highly liquid near-month E-mini S&P 500 futures contract are well characterized by a Gaussian distribution at very fine time scales. Second, we develop a structured and parsimonious model of clock-time returns by subordinating a trade-time Gaussian distribution with a trade arrival process that is associated with a modified Markov-Switching Multifractal Duration (MSMD) model. This model provides an excellent characterization of high-frequency inter-trade durations. Over-dispersion in this distribution of inter-trade durations leads to leptokurtosis and volatility clustering in clock-time returns, even when trade-time returns are Gaussian. Finally, we use our model to extrapolate the empirical relationship between trade rate and volatility in an effort to understand conditions of market failure. Our model suggests that the 1,200 km physical separation of financial markets in Chicago and New York/New Jersey provides a natural ceiling on systemic volatility and may contribute to market stability during periods of extremely heavy trading.

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Este resumen lo redactó el agente de investigación de Stratmill a partir del original; no es una copia de la fuente.