La división de órdenes como causa de la persistencia del flujo de órdenes de acciones

Resumen

El artículo investiga por qué los signos de las órdenes de compra y venta mantienen una correlación positiva a lo largo de largas secuencias de operaciones con acciones. Distingue dos causas posibles: el comportamiento gregario, cuando distintos inversores actúan de forma similar, y la división de órdenes, cuando un inversor descompone una orden grande en muchas órdenes pequeñas. La elección de la agencia de valores puede ocultar la diferencia, por lo que los autores modelan conjuntamente el comportamiento gregario, la división de órdenes y la selección de la agencia.

Con datos de órdenes de la Bolsa de Londres que incluyen identificadores de miembros, el estudio concluye que la división de órdenes explica de forma abrumadora la persistencia en escalas temporales inferiores a unas pocas horas. También informa de que el flujo de órdenes gestionado por los intermediarios es coherente entre firmas y a lo largo del tiempo. Estos resultados describen el mercado y los horizontes temporales estudiados; el resumen no ofrece una comparación más amplia entre plataformas, clases de activos u horizontes mayores, ni demuestra que un mecanismo domine en todos los contextos.

Ideas clave

• Los signos de las órdenes de acciones pueden mantener una correlación positiva durante muchas órdenes consecutivas.
• El comportamiento gregario y la división de órdenes son explicaciones distintas de la persistencia del flujo de órdenes.
• La elección de la agencia de valores puede distorsionar los intentos de medir esas explicaciones.
• Los autores modelan la selección de la agencia junto con el comportamiento gregario y la división de órdenes.
• En los datos examinados, la división de órdenes es la principal fuente de persistencia en periodos inferiores a unas pocas horas.

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