Modelización del comportamiento gregario y la memoria a largo plazo en libros de órdenes

Resumen

Este trabajo combina un enfoque empírico detallado de los registros del libro de órdenes con un modelo financiero de comportamiento gregario para construir un modelo de la dinámica del libro de órdenes. Su objetivo declarado es reproducir la memoria a largo plazo de los rendimientos absolutos y la actividad de trading, relacionando el comportamiento colectivo de los operadores con patrones observados en los datos del mercado.

Los autores comparan las propiedades estadísticas del modelo con propiedades empíricas de los tipos de cambio de Bitcoin y de acciones cotizadas en la Bolsa de Nueva York. También informan que una fractura en la densidad espectral de los rendimientos absolutos de alta frecuencia podría estar relacionada con la convergencia hacia un precio de equilibrio. El extracto no describe las ecuaciones del modelo, los conjuntos de datos ni el ajuste cuantitativo, y presenta la conexión propuesta como una posibilidad, no como un resultado causal establecido.

Ideas clave

• El modelo combina la estructura empírica del libro de órdenes con un mecanismo financiero de comportamiento gregario.
• Busca reproducir la memoria a largo plazo de los rendimientos absolutos y la actividad de trading.
• Las propiedades estadísticas del modelo se comparan con los tipos de cambio de Bitcoin y las acciones cotizadas en la Bolsa de Nueva York.
• Una fractura en la densidad espectral de los rendimientos absolutos de alta frecuencia podría estar relacionada con la convergencia hacia un precio de equilibrio.

Etiquetas

# Order book model with herd behavior exhibiting long-range memory


# Order book model with herd behavior exhibiting long-range memory









In this work, we propose an order book model with herd behavior. The proposed model is built upon two distinct approaches: a recent empirical study of the detailed order book records by Kanazawa et al. [Phys. Rev. Lett. 120, 138301] and financial herd behavior model. Combining these approaches allows us to propose a model that replicates the long-range memory of absolute returns and trading activity. We compare the statistical properties of the model against the empirical statistical properties of the Bitcoin exchange rates and New York stock exchange tickers. We also show that the fracture in the spectral density of the high-frequency absolute return time series might be related to the mechanism of convergence towards the equilibrium price.

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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.