מודלי Hawkes רב־משתניים למחירים ולעסקאות בתדירות גבוהה
סיכום
עבודה זו מציגה מודל תהליך נקודתי רב־משתני של Hawkes למחירי שוק ולפעילות מסחר בתדירות גבוהה. ארבע ליבות אינטראקציה מייצגות עירור עצמי בהגעת עסקאות, חזרה לממוצע בשינויי מחיר, את השפעת העסקאות הנכנסות על תנועות המחיר, ואת המשוב משינויי המחיר לפעילות המסחר. יחד, הרכיבים נועדו ללכוד מאפיינים כגון תזמון לא־סדיר של תנועות מחיר, תוספות מחיר בדידות, חזרה לממוצע בטווח קצר ומתאמים משתנים בין סולמות זמן.
המסגרת מדגמת גם את השפעת השוק, לרבות תגובה קעורה הדומה לשורש ריבועי ואת הרגיעה שמגיעה לאחריה. המחברים מסבירים שאפשר לאמוד את פרופיל ההשפעה המלא מתוך נתוני שוק אנונימיים באמצעות אמידת ליבות מעוצמות ממוצע מותנות אמפיריות. הם מציגים דוגמאות מספריות, יישומים בנתונים אמיתיים והשוואות לגישות קודמות. המסמך מתאר יכולות מידול והדגמות, אך אינו מספק תוצאות ביצועים מסוימות או ראיות לכך שפרופילי השפעה שנאמדו מתורגמים ישירות לאסטרטגיות מסחר רווחיות.
רעיונות מרכזיים
- המודל משתמש בארבע ליבות כדי לייצג אינטראקציות בין עסקאות, תנועות מחיר ופעילות מסחר.
- הוא נועד ללכוד דפוסי מחירים בתדירות גבוהה, לרבות שינויי מחיר בדידים וחזרה לממוצע בטווח הקצר.
- מסגרת Hawkes מדגמת את השפעת השוק ואת הרגיעה שלה לאורך זמן.
- אומדני ליבות מעוצמות ממוצע מותנות יכולים לסייע להסיק פרופילי השפעה מתוך נתונים אנונימיים.
- היישומים המתוארים אינם מוכיחים שהמודל יוצר אסטרטגיה רווחית.
תגיות
הטקסט המלא
# Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics # Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics We introduce a multivariate Hawkes process that accounts for the dynamics of market prices through the impact of market order arrivals at microstructural level. Our model is a point process mainly characterized by 4 kernels associated with respectively the trade arrival self-excitation, the price changes mean reversion the impact of trade arrivals on price variations and the feedback of price changes on trading activity. It allows one to account for both stylized facts of market prices microstructure (including random time arrival of price moves, discrete price grid, high frequency mean reversion, correlation functions behavior at various time scales) and the stylized facts of market impact (mainly the concave-square-root-like/relaxation characteristic shape of the market impact of a meta-order). Moreover, it allows one to estimate the entire market impact profile from anonymous market data. We show that these kernels can be estimated from the empirical conditional mean intensities. We provide numerical examples, application to real data and comparisons to former approaches.
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.