Pourquoi les modèles fondés sur des données publiques évaluent mal l’impact réel des méga-ordres

Résumé

Le document explique l’écart entre les trajectoires de prix générées par des modèles ajustés aux données publiques de prix et de transactions et celles observées lors de l’exécution réelle de gros ordres. Les modèles décrits à partir de données publiques produisent des hausses de prix à peu près linéaires pendant l’exécution et peu de renversement ensuite, tandis que les méga-ordres réels sont caractérisés par des profils d’impact concaves. Les auteurs attribuent cet écart à la difficulté des modèles à représenter l’origine de l’autocorrélation du flux d’ordres.

Ils proposent de modifier un modèle d’impact transitoire en supposant qu’une partie seulement du trading lié à un méga-ordre génère des ordres au marché. Le cadre modifié vise à produire des trajectoires plus réalistes pendant l’exécution et après celle-ci. Il identifie aussi une condition critique impliquant les noyaux de prix et de flux d’ordres, sous laquelle l’impact devient permanent. Le document propose une explication par la modélisation, mais ne fournit ni jeux de données, ni estimations de paramètres, ni détails de validation empirique ; cette seule présentation ne permet donc pas d’établir dans quelle mesure le modèle correspond aux exécutions réelles.

Idées clés

• Les modèles fondés sur les données publiques du marché peuvent générer des trajectoires d’impact des méga-ordres différentes de celles observées lors d’exécutions réelles.
• Les modèles décrits à partir de données publiques produisent un impact linéaire pendant l’exécution et un renversement limité après la transaction.
• Les auteurs relient cet écart à la difficulté de modéliser l’origine de l’autocorrélation du flux d’ordres.
• Leur cadre d’impact transitoire modifié suppose qu’une fraction seulement du trading lié aux méga-ordres déclenche des ordres au marché.
• Une relation critique entre les noyaux du modèle détermine quand l’impact de marché devient permanent.

Étiquettes

# Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging?


# Why is the estimation of metaorder impact with public market data so challenging?









Estimating market impact and transaction costs of large trades (metaorders) is a very important topic in finance. However, using models of price and trade based on public market data provide average price trajectories which are qualitatively different from what is observed during real metaorder executions: the price increases linearly, rather than in a concave way, during the execution and the amount of reversion after its end is very limited. We claim that this is a generic phenomenon due to the fact that even sophisticated statistical models are unable to correctly describe the origin of the autocorrelation of the order flow. We propose a modified Transient Impact Model which provides more realistic trajectories by assuming that only a fraction of the metaorder trading triggers market order flow. Interestingly, in our model there is a critical condition on the kernels of the price and order flow equations in which market impact becomes permanent.

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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.