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この研究は、高頻度の板不均衡（OBI）取引の収益性に、アクセス速度が影響するかを検討しています。過去データでは一般にトレーダーの身元や所在地が分からないため、著者らは単一取引所での連続ダブルオークションをエージェントベースの離散事象シミュレーションで再現します。シミュレーションにOBIトレーダーを導入し、複数の模擬取引日にわたって取引所からの距離、ひいてはレイテンシを変化させます。…

この論文は、板を通じて取引される資産の価格形成をモデル化します。流動性の制約を反映する取引コストを取り入れ、有限人数のゲームと平均場ゲームという関連する2つの手法を構築しています。どちらの枠組みでも、形成価格と実現した注文フローを結び付ける解析式を導出します。これにより、トレーダー間の相互作用と流動性制約が価格をどう形作るかを調べられます。…

本論文は、ARFIMA過程、ビッド・アスク・バウンス、ファットテールのリターン、ポアソン過程に従わない取引間隔を組み合わせたティック単位の金融リターンモデルを示します。これらの要素を使い、リターンの短期的な相関、絶対リターンのより長期的な相関、マイクロストラクチャーノイズ、エップス効果など、市場データで観測される特徴を説明します。…

本分析は、複数のプラットフォームで取引される主要な暗号資産のティックデータを調べます。取引間の時間に加え、取引件数、取引高、ボラティリティを分析します。著者らは取引間時間に長期のべき乗則的な自己相関があると報告し、このパターンをマルチフラクタル性と関連づけています。特異スペクトルは非対称で、静かな期間よりも活動が活発な期間に、より豊かなマルチフラクタル性が見られます。…

本研究は、高頻度市場における極端損失の深刻度が、取引活動や市場の不確実性に応じてどう変化するかをモデル化します。動的な極値回帰では定常予測変数と局所単位根予測変数の両方を扱い、変化するテールリスクの推定を歪める可能性のある予測変数の挙動に対処します。候補となる予測変数には、ボラティリティや流動性の指標が含まれます。…

本研究は、アルゴリズム取引に関連する時間帯別の活動を明らかにするため、欧州暗号資産市場の高頻度データを分析します。リターン、取引高、ボラティリティの周期的なパターン、CRIX暗号資産指数とのリターン相関を調べます。また、時間に沿った市場統計をまとめ、日中の活動変化を記述します。…

本論文は、取引所の注文フローを用いて高頻度の価格方向をモデル化する、深層リカレントモデルを提案します。注文フローとは、価格形成に寄与する到着注文の流れを指します。中心的な問いは、ある市場局面で学習したモデルが、環境が大きく変化した後も有用かどうかです。…

本研究は、13年にわたる高解像度のUSD-JPY為替レートデータを検証します。為替変化の分布と相関に見られる統計的パターン、特に価格変動が直近の値動きの履歴に依存するかに注目します。条件付き確率密度を使い、約1分に相当すると説明される8ティックの尺度で、トレンドフォロー型のパターンを特定します。…

本資料は、情報を持つ取引と持たない取引を扱うGlosten–Milgromモデルを拡張し、自動流動性供給者が市場に与える影響を検討します。改訂したフレームワークは複数の証券を含み、証券間の関係を利用して注文価格を決める自動マーケットメーカーを導入します。中心的な考え方は、証券間の情報を使うことで、その手法を用いない従来のマーケットメーカーより効率的な気配提示が可能になるというものです。…

この文書は、複数の時間軸にわたるトレンド情報と、短期的な価格方向を予測するニューラルネットワークを組み合わせた暗号資産取引システムについて説明しています。市場価格、オンチェーン指標、注文板の動きを共通の買い圧力・売り圧力シグナルにまとめ、迅速な取引判断を支援することを目指しています。提案手法では統計モデルを使って時間軸をまたぐシグナルを結び付け、高頻度執行を導きます。…

ClusterLOBは、マーケット・バイ・オーダーのデータから、時間依存の6つの特徴量とK-means++クラスタリングを用いて個々の市場イベントをグループ化します。得られたグループは、方向性を重視する参加者、機会主義的な参加者、マーケットメイキングを行う参加者として解釈され、指値注文板内の異なる行動を調べる方法となります。…