Comment les arrivées de transactions façonnent les distributions de rendements haute fréquence

Résumé

L’article modélise les rendements des actions à haute fréquence en séparant les variations de prix par transaction du processus qui détermine l’arrivée des transactions. Pour un contrat à terme E-mini S&P 500 à échéance proche et très liquide, il rapporte que les rendements par transaction sont approximativement gaussiens à des intervalles très courts, après prise en compte des annonces programmées. Il combine ensuite ces rendements par transaction gaussiens à un modèle modifié de durées multifractales à changement de régime de Markov pour les intervalles entre transactions.

Le modèle attribue les queues épaisses et le regroupement de la volatilité observés dans les rendements en temps calendaire à la surdispersion des durées entre transactions, même lorsque les rendements de chaque transaction sont gaussiens. Les auteurs extrapolent également la relation entre rythme des transactions et volatilité pour étudier le stress de marché. Ils avancent que la distance physique entre Chicago et New York/New Jersey pourrait imposer un plafond à la volatilité systémique et soutenir la stabilité en cas d’activité de trading exceptionnellement intense. Ces résultats dépendent du contrat étudié et des hypothèses du modèle ; la limite géographique proposée est une inférence, et non une garantie générale sur le comportement des marchés.

Idées clés

• La séparation entre rendements par transaction et arrivées des transactions aide à expliquer les profils de rendements haute fréquence.
• Les rendements par transaction du contrat à terme étudié sont rapportés comme approximativement gaussiens à très petite échelle, après contrôle des annonces programmées.
• Un modèle de durées multifractales représente la distribution des intervalles entre transactions.
• Des arrivées de transactions surdispersées peuvent produire des queues épaisses et un regroupement de la volatilité dans les rendements en temps calendaire.
• Les auteurs avancent que la distance physique entre les grands centres de trading pourrait limiter la volatilité systémique.

Étiquettes

# The Random Walk of High Frequency Trading


# The Random Walk of High Frequency Trading









This paper builds a model of high-frequency equity returns by separately modeling the dynamics of trade-time returns and trade arrivals. Our main contributions are threefold. First, we characterize the distributional behavior of high-frequency asset returns both in ordinary clock time and in trade time. We show that when controlling for pre-scheduled market news events, trade-time returns of the highly liquid near-month E-mini S&P 500 futures contract are well characterized by a Gaussian distribution at very fine time scales. Second, we develop a structured and parsimonious model of clock-time returns by subordinating a trade-time Gaussian distribution with a trade arrival process that is associated with a modified Markov-Switching Multifractal Duration (MSMD) model. This model provides an excellent characterization of high-frequency inter-trade durations. Over-dispersion in this distribution of inter-trade durations leads to leptokurtosis and volatility clustering in clock-time returns, even when trade-time returns are Gaussian. Finally, we use our model to extrapolate the empirical relationship between trade rate and volatility in an effort to understand conditions of market failure. Our model suggests that the 1,200 km physical separation of financial markets in Chicago and New York/New Jersey provides a natural ceiling on systemic volatility and may contribute to market stability during periods of extremely heavy trading.

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