マルチンゲール価格と価格操作のない取引に適合するクロスインパクト・カーネル
記事 arXiv papers · 著者: Mathieu Rosenbaum et al.
サマリー
この研究はクロスインパクト、すなわちある資産の取引がその資産自身や他の資産の価格をどう動かすかを分析しています。取引への応用に適したカーネルベースのモデルとパラメータ選択を、2つの特性に着目して検討します。マルチンゲール条件を満たすカーネルは、予想される将来の注文フローを考慮しながら価格をマルチンゲールにします。統計的裁定が存在しない条件を満たすカーネルは、起こり得る価格操作を排除します。
著者らはこの2つのクラスの関係と重なりを明らかにし、データからクロスインパクト・カーネルを較正する式を示しています。S&P 500先物データを用いて結果を例示しています。これはモデル選択と実証較正の枠組みを提供しますが、短い説明には具体的な較正結果や、異なる市場環境での性能が記されていません。主な貢献はモデルの制約と手順の特徴付けであり、トレード戦略や測定されたリターンの提示ではありません。
主なアイデア
- クロスインパクト・モデルは、ある資産の取引が複数資産の価格に及ぼす影響を表します。
- マルチンゲール適合カーネルは、価格をマルチンゲールに保ちつつ予想注文フローを考慮します。
- 統計的裁定を許容しないカーネルは、価格操作の機会を排除します。
- 2種類の適合カーネルの重なりを明らかにしています。
- 較正式を提示し、S&P 500先物データで例示しています。
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全文
# 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.
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