Dériver la volatilité rugueuse multidimensionnelle des interactions haute fréquence

Résumé

Ce travail relie la volatilité rugueuse observée sur les actifs financiers aux dynamiques microscopiques qui lient plusieurs prix d’actifs. Alors que de nombreux travaux de modélisation antérieurs portent sur un seul actif, les auteurs étudient comment des modèles multivariés de volatilité rugueuse peuvent émerger des interactions à haute fréquence.

Ils construisent des modèles microscopiques à l’aide de processus de Hawkes pour représenter les interactions entre actifs, puis étudient les limites d’échelle à long terme de ces modèles. L’analyse examine l’effet du momentum et du retour à la moyenne à l’échelle microscopique sur la formation multidimensionnelle des prix, et retrouve des caractéristiques établies des matrices de corrélation des actions de grande dimension. Le document présente une analyse théorique et de modélisation, et non une stratégie de trading ou un test direct de performance empirique ; le résumé disponible ne précise ni les actifs, ni les procédures d’estimation ou les résultats numériques.

Idées clés

• Les processus de Hawkes modélisent les interactions à haute fréquence entre plusieurs prix d’actifs.
• Les limites d’échelle à long terme de ces modèles microscopiques peuvent produire des modèles multidimensionnels de volatilité rugueuse.
• Le momentum et le retour à la moyenne à l’échelle microscopique influent sur la formation conjointe des prix.
• L’analyse obtenue retrouve des propriétés classiques des matrices de corrélation des actions de grande dimension.

Étiquettes

# From microscopic price dynamics to multidimensional rough volatility models


# From microscopic price dynamics to multidimensional rough volatility models









Rough volatility is a well-established statistical stylised fact of financial assets. This property has lead to the design and analysis of various new rough stochastic volatility models. However, most of these developments have been carried out in the mono-asset case. In this work, we show that some specific multivariate rough volatility models arise naturally from microstructural properties of the joint dynamics of asset prices. To do so, we use Hawkes processes to build microscopic models that reproduce accurately high frequency cross-asset interactions and investigate their long term scaling limits. We emphasize the relevance of our approach by providing insights on the role of microscopic features such as momentum and mean-reversion on the multidimensional price formation process. We in particular recover classical properties of high-dimensional stock correlation matrices.

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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.