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Exécution optimale et spéculation à partir de signaux de flux d’ordres à court terme

Article arXiv papers · Auteur: Peter Bank et al.
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Résumé

L’article modélise les prix comme réagissant au flux d’ordres. L’impact des ordres au marché sur les prix et les taux d’arrivée des ordres au marché et à cours limité dépendent d’un processus de liquidité ; ces deux types d’ordres s’auto-excitent mutuellement, de sorte que la liquidité tend à revenir à la moyenne. Un trader reçoit un signal à court terme sur les variations imminentes du flux d’ordres et affecte le marché par le même mécanisme d’ordres que les autres participants.

Les auteurs utilisent les champs sigma de Meyer pour représenter le signal et une équation différentielle stochastique de type Marcus pour gérer le moment des ordres simultanés. Ils formulent le problème du trader au moyen d’une équation de Hamilton–Jacobi–Bellman et le résolvent numériquement. Les illustrations rapportées montrent comment les signaux peuvent améliorer l’exécution et soutenir des opérations spéculatives, mais le document ne fournit ni mesures chiffrées de performance ni validation empirique sur les marchés. L’intérêt du cadre dépend donc des hypothèses et de l’étalonnage du modèle.

Idées clés

  • Les prix sont déterminés par le flux d’ordres, tandis que l’impact et les taux d’arrivée des ordres varient selon la liquidité.
  • L’auto-excitation mutuelle des ordres à cours limité et au marché produit une liquidité qui revient à la moyenne.
  • Un signal à court terme informe le trader des variations probables du flux d’ordres à brève échéance.
  • Le problème de trading optimal est formulé comme une équation HJB et résolu numériquement.
  • Le modèle illustre l’utilisation des signaux pour l’exécution et les stratégies spéculatives.

Étiquettes

Exécution des ordresMicrostructure des marchésTrading haute fréquenceStatistiques
Texte intégral
# Optimal execution and speculation with trade signals


# Optimal execution and speculation with trade signals









We propose a price impact model where changes in prices are purely driven by the order flow in the market. The stochastic price impact of market orders and the arrival rates of limit and market orders are functions of the market liquidity process which reflects the balance of the demand and supply of liquidity. Limit and market orders mutually excite each other so that liquidity is mean reverting. We use the theory of Meyer-$σ$-fields to introduce a short-term signal process from which a trader learns about imminent changes in order flow. Her trades impact the market through the same mechanism as other orders. With a novel version of Marcus-type SDEs we efficiently describe the intricate timing of market dynamics at moments when her orders concur with that of others. In this setting, we examine an optimal execution problem and derive the Hamilton--Jacobi--Bellman (HJB) equation for the value function of the trader. The HJB equation is solved numerically and we illustrate how the trader uses the signals to enhance the performance of execution problems and to execute speculative strategies.

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.