Modéliser les spreads, la volatilité et le volume en tenue de marché

Résumé

Le document décrit un modèle reliant les spreads acheteur-vendeur à la volatilité, au volume de trading, à l’horizon temporel et à des facteurs mesurables de microstructure du marché. Il présente les spreads comme le résultat d’effets concurrents entre la liquidité disponible dans le carnet d’ordres et l’impact du trading sur les prix. À faible volume, l’ajout de liquidité peut améliorer la précision des prix et réduire le spread ; au-delà d’un certain point, davantage de liquidité peut au contraire détériorer les prix.

Le modèle relie le comportement du spread et les barres de prix haut-bas aux conditions de marché, puis utilise ces relations pour formuler un problème d’optimisation du spread opérationnel visant le profit de la tenue de marché. Le texte expose le modèle de manière conceptuelle et son application prévue, mais ne fournit ni équations, ni jeu de données, ni résultats empiriques, ni procédure d’optimisation précise. Ses affirmations ne peuvent donc pas être évaluées indépendamment à partir de cette seule description.

Idées clés

• Les spreads acheteur-vendeur reflètent l’interaction entre la liquidité des ordres et l’impact du trading.
• À faible volume de trading, une liquidité supplémentaire peut améliorer la précision des prix et réduire les spreads.
• Au-delà d’un certain point, une liquidité supplémentaire peut détériorer la qualité des prix.
• Le modèle relie les spreads et les barres haut-bas au volume, à la volatilité, à l’horizon temporel et aux paramètres de microstructure.
• Les teneurs de marché peuvent utiliser les relations proposées pour optimiser leur spread opérationnel.

Étiquettes

# Spread, volatility, and volume relationship in financial markets and market making profit optimization


# Spread, volatility, and volume relationship in financial markets and market making profit optimization









We study the relationship between price spread, volatility and trading volume. We find that spread forms as a result of interplay between order liquidity and order impact. When trading volume is small adding more liquidity helps improve price accuracy and reduce spread, but after some point additional liquidity begins to deteriorate price. The model allows to connect the bid-ask spread and high-low bars to measurable microstructural parameters and express their dependence on trading volume, volatility and time horizon. Using the established relations, we address the operating spread optimization problem to maximize market-making profit.

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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.