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取引量と板情報による瞬間ボラティリティの推定

記事 arXiv papers · 著者: Oleh Danyliv et al.
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サマリー

この文書では、金融商品のボラティリティと、取引量、平均スプレッド、板にある取引可能量を結び付ける経験的な市場不変関係を説明します。この関係を使って、著者らが瞬間ボラティリティと呼ぶ指標を推定し、自動売買やボラティリティ判断における短期の入力として位置付けます。

著者らは複数の市場と資産クラスで関係を検証し、検証では有意な逸脱が見られなかったと報告しています。また定量比較では、推定値が1日先のGARCH(1,1)予測よりも実現ボラティリティをよりよく再現したと述べています。要約には不変関係の式、サンプリング頻度、検証期間、誤差指標、市場の範囲が示されていないため、報告された比較がどこまで一般化できるかは判断できません。説明されている入力は推定値を市場活動や板の状況に結び付けており、この手法はボラティリティ測定だけでなく市場ミクロ構造にも関係します。

主なアイデア

  • 提案される不変関係は、ボラティリティを取引量、平均スプレッド、板の取引可能量に関連付けます。
  • この不変関係を使って、短期の瞬間ボラティリティ推定値を構築します。
  • 著者らは複数の市場と資産クラスで関係を検証し、有意な逸脱はなかったと報告しています。
  • 比較では、この推定値が1日先のGARCH(1,1)予測より実現ボラティリティをよく再現したと報告されています。
  • 文書には一般化可能性を評価するために必要な式や評価の詳細が記載されていません。

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ボラティリティ市場マイクロストラクチャー高頻度取引統計
全文
# An instantaneous market volatility estimation


# An instantaneous market volatility estimation









Working on different aspects of algorithmic trading we empirically discovered a new market invariant. It links together the volatility of the instrument with its traded volume, the average spread and the volume in the order book. The invariant has been tested on different markets and different asset classes. In all cases we did not find significant violation of the invariant. The formula for the invariant was used for the volatility estimation, which we called the instantaneous volatility. Quantitative comparison showed that it reproduces realised volatility better than one-day-ahead GARCH(1,1) prediction. Because of the short-term prediction nature, the instantaneous volatility could be used by algo developers, volatility traders and other market professionals.

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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。