ट्रेड आगमन उच्च-आवृत्ति रिटर्न वितरण को कैसे आकार देता है
सारांश
यह शोधपत्र प्रति ट्रेड मूल्य बदलावों को ट्रेड आने के समय को नियंत्रित करने वाली प्रक्रिया से अलग करके उच्च-आवृत्ति इक्विटी रिटर्न का मॉडल बनाता है। अत्यधिक तरल निकट-माह के E-mini S&P 500 फ़्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट के लिए यह बताता है कि निर्धारित समाचारों का हिसाब रखने के बाद, बहुत सूक्ष्म अंतरालों पर ट्रेड-समय रिटर्न लगभग गॉसियन होते हैं। इसके बाद यह गॉसियन ट्रेड-समय रिटर्न को ट्रेडों के बीच के समय के संशोधित मार्कोव-स्विचिंग मल्टीफ्रैक्टल अवधि मॉडल से जोड़ता है।
मॉडल घड़ी-समय रिटर्न में दिखने वाली भारी पूँछों और अस्थिरता क्लस्टरिंग का कारण ट्रेड अवधियों का अतिविक्षेपण बताता है, भले ही अलग-अलग ट्रेड-समय रिटर्न गॉसियन हों। लेखक बाज़ार तनाव जाँचने के लिए ट्रेडिंग दर और अस्थिरता के संबंध को आगे बढ़ाकर भी देखते हैं। उनका सुझाव है कि शिकागो और न्यूयॉर्क/न्यू जर्सी के बीच भौतिक दूरी प्रणालीगत अस्थिरता की ऊपरी सीमा लगा सकती है और असाधारण रूप से भारी ट्रेडिंग में स्थिरता को सहारा दे सकती है। ये निष्कर्ष अध्ययन किए गए कॉन्ट्रैक्ट और मॉडल मान्यताओं से जुड़े हैं; प्रस्तावित भौगोलिक सीमा एक अनुमान है, बाज़ार व्यवहार की सामान्य गारंटी नहीं।
मुख्य विचार
- ट्रेड-समय रिटर्न को ट्रेड आगमन से अलग करने से उच्च-आवृत्ति रिटर्न पैटर्न समझने में मदद मिलती है।
- निर्धारित समाचारों का हिसाब रखने के बाद, अध्ययन किए गए फ़्यूचर्स कॉन्ट्रैक्ट के ट्रेड-समय रिटर्न बहुत सूक्ष्म स्तरों पर लगभग गॉसियन बताए गए हैं।
- मल्टीफ्रैक्टल अवधि मॉडल ट्रेडों के बीच के समय के वितरण को पकड़ता है।
- अतिविक्षेपित ट्रेड आगमन से घड़ी-समय रिटर्न में भारी पूँछें और अस्थिरता क्लस्टरिंग पैदा हो सकती है।
- लेखक प्रस्तावित करते हैं कि प्रमुख ट्रेडिंग केंद्रों के बीच भौतिक दूरी प्रणालीगत अस्थिरता को सीमित कर सकती है।
टैग
पूरा पाठ
# 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.
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।