取引到着が高頻度リターン分布に与える影響
記事 arXiv papers · 著者: Eric M. Aldrich et al.
サマリー
この論文は、取引ごとの価格変化と取引が到着する時点を決める過程を分けて、高頻度株式リターンをモデル化しています。流動性の高い期近のE-mini S&P 500先物契約について、予定されたニュースを考慮すると、ごく短い間隔での取引時点リターンは概ねガウス分布に従うと報告しています。次にガウス型の取引時点リターンと、取引間隔を表す修正マルコフ・スイッチング・マルチフラクタル期間モデルを組み合わせています。
個々の取引時点リターンがガウス分布でも、過分散した取引間隔によって、時計時間で見たリターンの厚い裾とボラティリティ・クラスタリングを説明できるとモデルは示しています。著者らは市場ストレスを調べるため、取引率とボラティリティの関係も外挿しています。シカゴとニューヨーク／ニュージャージーの物理的な距離がシステミック・ボラティリティの上限となり、極端に取引が活発な状況でも安定性を支える可能性があると述べています。これらの結果は対象契約とモデル仮定に依存します。提案された地理的な上限は推論であり、市場の挙動に関する一般的な保証ではありません。
主なアイデア
- 取引時点リターンと取引到着を分けることで、高頻度リターンのパターンを説明できます。
- 対象先物契約の取引時点リターンは、予定ニュースを調整すると、極めて短い時間尺度で概ねガウス分布に従うと報告されています。
- マルチフラクタル期間モデルで取引間隔の分布を捉えています。
- 過分散した取引到着は、時計時間で見たリターンに厚い裾とボラティリティ・クラスタリングを生じさせる可能性があります。
- 主要な取引拠点間の物理的距離がシステミック・ボラティリティを制約し得ると著者らは提案しています。
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全文
# 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.
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