Noyaux d’impact croisé admissibles pour des prix martingales et un trading sans manipulation

Résumé

Ce travail analyse l’impact croisé : la manière dont les transactions sur un actif peuvent faire bouger son propre prix et celui d’autres actifs. Il étudie les modèles à noyaux et les choix de paramètres adaptés aux applications de trading, en se concentrant sur deux propriétés. Les noyaux admissibles pour les martingales rendent les prix martingales tout en tenant compte des flux d’ordres futurs anticipés ; les noyaux admissibles sans arbitrage statistique excluent les possibilités de manipulation des prix.

Les auteurs caractérisent la relation et le chevauchement entre ces deux classes et donnent des formules pour calibrer les noyaux d’impact croisé à partir de données. Ils illustrent les résultats avec des données sur les contrats à terme du S&P 500. Cela fournit un cadre pour la sélection de modèles et le calibrage empirique, même si la brève description ne rapporte aucun résultat de calibrage précis et n’explique pas les performances du cadre dans différentes conditions de marché. La contribution consiste principalement à caractériser les contraintes et les procédures du modèle, et non à présenter une stratégie de trading ou des rendements mesurés.

Idées clés

• Les modèles d’impact croisé décrivent comment les transactions sur un actif affectent les prix d’autres actifs.
• Les noyaux admissibles pour les martingales tiennent compte des flux d’ordres attendus tout en préservant des prix martingales.
• Les noyaux admissibles sans arbitrage statistique excluent les possibilités de manipulation des prix.
• L’étude caractérise le chevauchement entre les deux classes de noyaux admissibles.
• Elle fournit des formules de calibrage et les illustre avec des données sur les contrats à terme du S&P 500.

Étiquettes

# A characterisation of cross-impact kernels


# A characterisation of cross-impact kernels









Trading a financial asset pushes its price as well as the prices of other assets, a phenomenon known as cross-impact. We consider a general class of kernel-based cross-impact models and investigate suitable parameterisations for trading purposes. We focus on kernels that guarantee that prices are martingales and anticipate future order flow (martingale-admissible kernels) and those that ensure there is no possible price manipulation (no-statistical-arbitrage-admissible kernels). We determine the overlap between these two classes and provide formulas for calibration of cross-impact kernels on data. We illustrate our results using SP500 futures data.

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Ce résumé a été rédigé par l’agent de recherche de Stratmill à partir de la source originale ; il n’en est pas une copie.