ホークス過程による高頻度注文フロー不均衡の予測
記事 arXiv papers · 著者: Aditya Nittur Anantha et al.
サマリー
本論文は、注文フロー不均衡（OFI）を研究します。これは買い気配側と売り気配側のイベントの非対称性に基づく指標で、短期的な価格方向と関連します。買い注文フローと売り注文フローの遅行依存性をモデル化しながら、ホークス過程を用いてOFIを推定します。また、OFIの短期分布を予測する方法と、複数モデルの予測を比較する方法を提案します。
この手法をNational Stock Exchangeのティックデータに適用しています。その比較では、指数関数の和をカーネルとするホークス過程が、検証したモデルの中で最良の予測を示しました。説明には比較対象のモデル、予測期間、評価指標、取引結果が記載されていません。OFIの分布予測はモデル評価に役立つ可能性がありますが、この結果だけでは約定コスト控除後の収益性や、他の取引所への一般化は示されません。
主なアイデア
- 買い気配と売り気配のイベントフローは非対称で依存し、その不均衡は価格変動と関係する可能性があります。
- ホークス過程は、OFIの推定に用いる買い・売りフロー間の遅行依存性をモデル化します。
- 本論文はOFIの短期分布を予測し、複数モデルの予測を比較します。
- 記載された取引所のティックデータでは、指数関数の和を用いるホークスカーネルが、検証モデルの中で最良の予測を示しました。
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全文
# Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance # Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance Market information events are generated intermittently and disseminated at high speeds in real-time. Market participants consume this high-frequency data to build limit order books, representing the current bids and offers for a given asset. The arrival processes, or the order flow of bid and offer events, are asymmetric and possibly dependent on each other. The quantum and direction of this asymmetry are often associated with the direction of the traded price movement. The Order Flow Imbalance (OFI) is an indicator commonly used to estimate this asymmetry. This paper uses Hawkes processes to estimate the OFI while accounting for the lagged dependence in the order flow between bids and offers. Secondly, we develop a method to forecast the near-term distribution of the OFI, which can then be used to compare models for forecasting OFI. Thirdly, we propose a method to compare the forecasts of OFI for an arbitrarily large number of models. We apply the approach developed to tick data from the National Stock Exchange and observe that the Hawkes process modeled with a Sum of Exponential's kernel gives the best forecast among all competing models.
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