Prévision du déséquilibre des flux d’ordres à haute fréquence par processus de Hawkes

Résumé

L’article étudie le déséquilibre des flux d’ordres (OFI), un indicateur fondé sur l’asymétrie entre les événements du côté acheteur et du côté vendeur, associée à l’orientation des prix à court terme. Il utilise des processus de Hawkes pour estimer OFI tout en modélisant la dépendance retardée entre les flux d’ordres acheteurs et vendeurs. Les auteurs proposent également une méthode de prévision de la distribution à court terme de OFI et des méthodes pour comparer les prévisions de plusieurs modèles.

L’approche est appliquée aux données de cotations horodatées de la National Stock Exchange. Dans cette comparaison, un processus de Hawkes doté d’un noyau somme d’exponentielles produit la meilleure prévision parmi les modèles testés. La description n’identifie ni les modèles concurrents, ni l’horizon de prévision, ni les mesures d’évaluation, ni les résultats de trading. La prévision des distributions de OFI peut aider à évaluer les modèles, mais le résultat présenté ne suffit pas à établir une rentabilité après les coûts d’exécution ni une généralisation à d’autres plateformes.

Idées clés

• Les flux d’événements acheteurs et vendeurs peuvent être asymétriques et dépendants, et ce déséquilibre peut être lié aux variations de prix.
• Les processus de Hawkes modélisent la dépendance retardée entre les flux acheteurs et vendeurs utilisés pour estimer OFI.
• L’article prévoit la distribution à court terme de OFI et compare les prévisions de plusieurs modèles.
• Sur les données de cotations de la plateforme étudiée, un noyau de Hawkes somme d’exponentielles produit la meilleure prévision parmi les modèles testés.

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# Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance


# Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance









Market information events are generated intermittently and disseminated at high speeds in real-time. Market participants consume this high-frequency data to build limit order books, representing the current bids and offers for a given asset. The arrival processes, or the order flow of bid and offer events, are asymmetric and possibly dependent on each other. The quantum and direction of this asymmetry are often associated with the direction of the traded price movement. The Order Flow Imbalance (OFI) is an indicator commonly used to estimate this asymmetry. This paper uses Hawkes processes to estimate the OFI while accounting for the lagged dependence in the order flow between bids and offers. Secondly, we develop a method to forecast the near-term distribution of the OFI, which can then be used to compare models for forecasting OFI. Thirdly, we propose a method to compare the forecasts of OFI for an arbitrarily large number of models. We apply the approach developed to tick data from the National Stock Exchange and observe that the Hawkes process modeled with a Sum of Exponential's kernel gives the best forecast among all competing models.

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