Déséquilibre généralisé des flux d’ordres et analyse des cours à court terme

Résumé

Cet article développe des versions généralisées des indicateurs de déséquilibre des flux d’ordres pour expliquer les variations à court terme des cours des actions. Sa construction tient compte des changements d’unités de cotation non minimales dans les transactions réelles, en étendant les indicateurs conventionnels Order Flow Imbalance (OFI) et Stationarized Order Flow Imbalance (log-OFI). L’analyse empirique utilise des instantanés haute fréquence des carnets d’ordres des actions composant le CSI 500, avec dix actions sélectionnées pour une comparaison détaillée.

Les auteurs rapportent que les mesures généralisées expliquent mieux les variations de prix que les indicateurs d’origine. Le Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI), évalué par régression linéaire, présente un R² moyen hors échantillon plus élevé aux horizons de 30 secondes, d’une minute et de cinq minutes ; l’article fait également état d’une interprétabilité plus stable à ces différentes échelles. Ces résultats sont propres à l’échantillon et à l’évaluation décrits. L’extrait ne précise ni l’ensemble complet des actions, ni la période des données, ni la spécification du modèle, ni la généralisation possible des gains à d’autres marchés et conditions de trading.

Idées clés

• Les mesures de déséquilibre proposées tiennent compte des changements d’unités de cotation non minimales dans les transactions exécutées.
• L’étude compare les indicateurs généralisés à OFI et log-OFI au moyen de données haute fréquence du carnet d’ordres.
• L’échantillon empirique porte sur les actions CSI 500, dont dix sont sélectionnées pour la comparaison.
• Les indicateurs généralisés présentent un pouvoir explicatif hors échantillon supérieur selon les résultats rapportés, sur trois horizons courts.
• Les éléments rapportés ne permettent pas d’établir les performances en dehors de l’échantillon et du dispositif de l’étude.

Étiquettes

# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance


# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance









Order flow imbalance can explain short-term changes in stock price. This paper considers the change of non-minimum quotation units in real transactions, and proposes a generalized order flow imbalance construction method to improve Order Flow Imbalance (OFI) and Stationarized Order Flow Imbalance (log-OFI). Based on the high-frequency order book snapshot data, we conducted an empirical analysis of the CSI 500 constituent stocks. In order to facilitate the presentation, we selected 10 stocks for comparison. The two indicators after the improvement of the generalized order flow imbalance construction method both show a better ability to explain changes in stock prices. Especially Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI), using a linear regression model, on the time scales of 30 seconds, 1 minute, and 5 minutes, the average R-squared out of sample compared with Order Flow Imbalance (OFI) 32.89%, 38.13% and 42.57%, respectively increased to 83.57%, 85.37% and 86.01%. In addition, we found that the interpretability of Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI) showed stronger stability on all three time scales.

Reproduit dans son intégralité avec attribution, conformément à la licence de la source. Licence: abstract CC0

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.