Simulación de libros de órdenes con flujo de órdenes impulsado por Hawkes

Resumen

Este marco de investigación combina un simulador determinista de libro de órdenes limitadas con llegadas estocásticas de órdenes generadas por procesos de Hawkes marcados y multivariantes. Explica cómo los modelos lineales y no lineales de Hawkes pueden representar el agrupamiento del flujo de órdenes y presenta resultados de estabilidad y ergodicidad para ambos tipos de modelo. El marco también incluye diagnósticos de reescalado temporal y bondad de ajuste para evaluar modelos de eventos ajustados.

Los autores calibran núcleos exponenciales y de ley de potencias con datos de Binance BTCUSDT y LOBSTER AAPL. Señalan que un régimen casi inestable, pero subcrítico, es importante para reproducir un agrupamiento realista del flujo de órdenes. El documento describe un método de investigación y una calibración empírica, no una estrategia de trading ni una prueba de rentabilidad. Sus conclusiones dependen de los conjuntos de datos seleccionados y de los supuestos del modelo; el resumen no proporciona detalles de calibración, resultados de los diagnósticos ni evidencia de rendimiento en ejecución real.

Ideas clave

• Los procesos de Hawkes pueden modelar el agrupamiento de llegadas de eventos en el libro de órdenes limitadas.
• El marco combina flujo estocástico de órdenes con un simulador determinista de libro de órdenes limitadas.
• Se analizan la estabilidad y la ergodicidad de modelos lineales y no lineales de Hawkes.
• Se utilizan diagnósticos de reescalado temporal y bondad de ajuste para evaluar los procesos ajustados.
• Las calibraciones presentadas sugieren que una dinámica subcrítica cercana al punto crítico ayuda a reproducir un agrupamiento realista.

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# A Deterministic Limit Order Book Simulator with Hawkes-Driven Order Flow


# A Deterministic Limit Order Book Simulator with Hawkes-Driven Order Flow









We present a reproducible research framework for market microstructure combining a deterministic C++ limit order book (LOB) simulator with stochastic order flow generated by multivariate marked Hawkes processes. The paper derives full stability and ergodicity proofs for both linear and nonlinear Hawkes models, implements time-rescaling and goodness-of-fit diagnostics, and calibrates exponential and power-law kernels on Binance BTCUSDT and LOBSTER AAPL datasets. Empirical results highlight the nearly-unstable subcritical regime as essential for reproducing realistic clustering in order flow. All code, datasets, and configuration files are publicly available at https://github.com/sohaibelkarmi/High-Frequency-Trading-Simulator

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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.