मार्टिंगेल कीमतों और हेरफेर-मुक्त ट्रेडिंग के लिए स्वीकार्य क्रॉस-इम्पैक्ट कर्नेल

सारांश

यह अध्ययन क्रॉस-इम्पैक्ट का विश्लेषण करता है: एक एसेट में ट्रेडिंग उसकी अपनी कीमत और दूसरे एसेट की कीमतों को कैसे बदल सकती है। यह ट्रेडिंग अनुप्रयोगों के लिए उपयुक्त कर्नेल-आधारित मॉडल और पैरामीटर विकल्पों का अध्ययन करता है, जिसमें दो गुणों पर ध्यान दिया गया है। मार्टिंगेल-स्वीकार्य कर्नेल अपेक्षित भावी ऑर्डर प्रवाह का हिसाब रखते हुए कीमतों को मार्टिंगेल बनाते हैं; सांख्यिकीय आर्बिट्राज-मुक्ति के लिए स्वीकार्य कर्नेल संभावित मूल्य हेरफेर को रोकते हैं।

लेखक इन दो वर्गों के संबंध और उनके साझा हिस्से का वर्णन करते हैं तथा डेटा से क्रॉस-इम्पैक्ट कर्नेल का अंशांकन करने के सूत्र देते हैं। वे S&P 500 फ़्यूचर्स डेटा से परिणामों को दिखाते हैं। यह मॉडल चुनने और अनुभवजन्य अंशांकन के लिए एक ढाँचा देता है, हालाँकि संक्षिप्त विवरण में अंशांकन के विशिष्ट परिणाम नहीं बताए गए हैं और न ही यह समझाया गया है कि अलग-अलग बाज़ार स्थितियों में ढाँचा कैसा काम करता है। इसका मुख्य योगदान मॉडल की सीमाओं और प्रक्रियाओं को स्पष्ट करना है, ट्रेडिंग रणनीति या मापे गए रिटर्न प्रस्तुत करना नहीं।

मुख्य विचार

• क्रॉस-इम्पैक्ट मॉडल बताते हैं कि एक एसेट में ट्रेड दूसरे एसेट की कीमतों को कैसे प्रभावित करते हैं।
• मार्टिंगेल-स्वीकार्य कर्नेल अपेक्षित ऑर्डर प्रवाह का हिसाब रखते हुए मार्टिंगेल कीमतें बनाए रखते हैं।
• सांख्यिकीय आर्बिट्राज-मुक्ति के लिए स्वीकार्य कर्नेल मूल्य हेरफेर के अवसरों को रोकते हैं।
• अध्ययन स्वीकार्य कर्नेल के दोनों वर्गों के साझा हिस्से का वर्णन करता है।
• यह अंशांकन के सूत्र देता है और उन्हें S&P 500 फ़्यूचर्स डेटा से दिखाता है।

टैग

# A characterisation of cross-impact kernels


# A characterisation of cross-impact kernels









Trading a financial asset pushes its price as well as the prices of other assets, a phenomenon known as cross-impact. We consider a general class of kernel-based cross-impact models and investigate suitable parameterisations for trading purposes. We focus on kernels that guarantee that prices are martingales and anticipate future order flow (martingale-admissible kernels) and those that ensure there is no possible price manipulation (no-statistical-arbitrage-admissible kernels). We determine the overlap between these two classes and provide formulas for calibration of cross-impact kernels on data. We illustrate our results using SP500 futures data.

स्रोत के लाइसेंस के तहत श्रेय सहित पूरा पाठ दिखाया गया है। लाइसेंस: abstract CC0

यह सारांश मूल स्रोत के आधार पर Stratmill के शोध एजेंट ने लिखा है; यह स्रोत की प्रति नहीं है।