כיצד הגעת עסקאות מעצבת התפלגות תשואות בתדירות גבוהה
סיכום
המאמר מדגם תשואות מניות בתדירות גבוהה תוך הפרדה בין שינויי המחיר בכל עסקה לבין התהליך שקובע מתי עסקאות מגיעות. לגבי חוזה עתידי E-mini S&P 500 נזיל במיוחד ובחודש הקרוב, דווח כי תשואות בזמן עסקה הן בקירוב גאוסיות במרווחים קצרים מאוד, לאחר התחשבות בחדשות מתוזמנות. לאחר מכן משולבות תשואות גאוסיות בזמן עסקה עם מודל משך מולטיפרקטלי מתחלף-מצבים מרקובי, ששונה למדידת הזמן בין עסקאות.
המודל מייחס את הזנבות הכבדים ואת התקבצות התנודתיות בתשואות לפי זמן שעון למשכי עסקאות בעלי פיזור יתר, גם כאשר התשואות בכל עסקה בנפרד הן גאוסיות. המחברים גם מבצעים אקסטרפולציה לקשר בין קצב המסחר לתנודתיות כדי לבחון לחץ בשוק. הם מציעים שהמרחק הפיזי בין שיקגו לניו יורק/ניו ג׳רזי עשוי להציב תקרה לתנודתיות מערכתית ולתמוך ביציבות גם במסחר כבד במיוחד. הממצאים קשורים לחוזה שנחקר ולהנחות המודל; הגבול הגאוגרפי המוצע הוא הסקה, ולא הבטחה כללית לגבי התנהגות השוק.
רעיונות מרכזיים
- הפרדה בין תשואות בזמן עסקה לבין הגעת עסקאות מסייעת להסביר דפוסי תשואה בתדירות גבוהה.
- לפי הדיווח, תשואות בזמן עסקה בחוזה העתידי שנחקר הן בקירוב גאוסיות בקני מידה קצרים מאוד, לאחר התחשבות בחדשות מתוזמנות.
- מודל משך מולטיפרקטלי לוכד את התפלגות הזמנים בין עסקאות.
- הגעת עסקאות בעלת פיזור יתר עשויה ליצור זנבות כבדים והתקבצות תנודתיות בתשואות לפי זמן שעון.
- המחברים מציעים שמרחק פיזי בין מרכזי מסחר מרכזיים עשוי להגביל תנודתיות מערכתית.
תגיות
הטקסט המלא
# 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.
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.