Reconstrucción del flujo de órdenes con operaciones y cotizaciones sincronizadas

Resumen

Este estudio examina datos tick a tick de operaciones y cotizaciones de acciones en las bolsas de París, Londres y Fráncfort durante cinco años. Desarrolla un algoritmo para sincronizar las dos fuentes de datos y evalúa cómo las decisiones de reconstrucción afectan al flujo de órdenes inferido a partir de datos agregados. Los autores también analizan las firmas de las operaciones y perfeccionan el procedimiento Lee-Ready, incluida la orientación para elegir su desfase temporal.

El rendimiento del algoritmo varía según la bolsa y el periodo, y el análisis utiliza esas variaciones para identificar cambios técnicos en los mercados estudiados y evaluar la calidad de las bases de datos. Los autores muestran que los flujos de órdenes reconstruidos influyen en los modelos cuantitativos que luego se calibran con ellos. Sus hallazgos concuerdan con el razonamiento financiero y con un modelo ilustrativo de flujo de órdenes de Poisson. Los resultados se refieren a las bolsas y la base de datos indicadas; el documento no ofrece suficientes detalles para evaluar si se generalizan a otros mercados o fuentes de datos.

Ideas clave

• Es necesario sincronizar las marcas de tiempo de operaciones y cotizaciones para reconstruir el flujo de órdenes a partir de datos tick a tick.
• El rendimiento del algoritmo de sincronización propuesto puede revelar cambios en los sistemas bursátiles y en la calidad de los datos agregados.
• Las decisiones tomadas al reconstruir el flujo de órdenes afectan a los modelos calibrados con los datos resultantes.
• El estudio perfecciona la clasificación de operaciones Lee-Ready examinando cómo elegir el desfase temporal.
• Los hallazgos se comparan con el razonamiento financiero y con un modelo ilustrativo de Poisson.

Etiquetas

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