מדדי חוסר איזון בזרימת פקודות לניתוח מחירי מניות בטווח קצר

סיכום

מאמר זה מפתח גרסאות מוכללות של מדדי חוסר איזון בזרימת פקודות כדי להסביר שינויים קצרי טווח במחירי מניות. בבנייתם מובאים בחשבון שינויים ביחידות ציטוט שאינן מינימליות בעסקאות בפועל, כהרחבה של חוסר איזון רגיל בזרימת פקודות (OFI) ושל חוסר איזון בזרימת פקודות לאחר הפיכתו לתהליך נייח (log-OFI). הניתוח האמפירי משתמש בתמונות מצב בתדירות גבוהה של ספרי פקודות למניות המרכיבות את CSI 500, כאשר עשר מניות נבחרו להשוואה מפורטת.

המחברים מדווחים שהמדדים המוכללים מסבירים שינויי מחירים טוב יותר מהמדדים המקוריים. חוסר איזון מוכלל בזרימת פקודות לאחר הפיכתו לתהליך נייח (log-GOFI), שנבחן באמצעות רגרסיה ליניארית, מציג R בריבוע ממוצע גבוה יותר מחוץ למדגם באופקים של 30 שניות, דקה וחמש דקות; המאמר מדווח גם על פרשנות יציבה יותר לאורך סולמות הזמן האלה. התוצאות ספציפיות למדגם ולהערכה המתוארים. הקטע אינו מפרט את קבוצת המניות המלאה, את תקופת הנתונים, את מפרט המודל או אם השיפורים תקפים גם בשווקים ובתנאי מסחר אחרים.

רעיונות מרכזיים

• מדדי חוסר האיזון המוצעים מביאים בחשבון שינויים ביחידות ציטוט שאינן מינימליות בעסקאות שבוצעו.
• המחקר משווה מדדים מוכללים ל־OFI ול־log-OFI באמצעות נתוני ספר פקודות בתדירות גבוהה.
• המדגם האמפירי מתמקד במניות CSI 500, עם עשר מניות שנבחרו להשוואה.
• המדדים המוכללים מציגים כוח הסברי גבוה יותר מחוץ למדגם בשלושה אופקי זמן קצרים.
• הראיות המדווחות אינן מוכיחות ביצועים מעבר למדגם ולמערך המחקר המתוארים.

תגיות

# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance


# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance









Order flow imbalance can explain short-term changes in stock price. This paper considers the change of non-minimum quotation units in real transactions, and proposes a generalized order flow imbalance construction method to improve Order Flow Imbalance (OFI) and Stationarized Order Flow Imbalance (log-OFI). Based on the high-frequency order book snapshot data, we conducted an empirical analysis of the CSI 500 constituent stocks. In order to facilitate the presentation, we selected 10 stocks for comparison. The two indicators after the improvement of the generalized order flow imbalance construction method both show a better ability to explain changes in stock prices. Especially Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI), using a linear regression model, on the time scales of 30 seconds, 1 minute, and 5 minutes, the average R-squared out of sample compared with Order Flow Imbalance (OFI) 32.89%, 38.13% and 42.57%, respectively increased to 83.57%, 85.37% and 86.01%. In addition, we found that the interpretability of Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI) showed stronger stability on all three time scales.

מוצג במלואו בציון המקור ובהתאם לרישיון שלו. רישיון: abstract CC0

הסיכום נכתב בידי סוכן המחקר של Stratmill על סמך המקור; הוא אינו העתק של המקור.