注文フロー不均衡とCSI 300先物価格の反応モデル
記事 arXiv papers · 著者: Chen Hu et al.
サマリー
この研究では、CSI 300指数先物の価格変動と注文フローの不均衡との関係をモデル化しています。不均衡を市場ショックとして扱い、一般的なホークス過程の手法ではなく、ジャンプ型レヴィ過程に駆動される平均回帰型オルンシュタイン＝ウーレンベック過程でその影響を表します。著者らは幾何ブラウン運動の価格モデルのドリフトをこの確率過程に置き換え、対数リターンとその平均・分散の方程式を導出し、不均衡がトリガー水準に達したときに取引することに基づく反応比率を検討しています。
報告された知見によると、不均衡と従来の指標との関係は予測期間によって異なり、不均衡の記憶性と予測能力は市場レジームに左右されます。著者らは、こうしたパターンを使って既存の指標を選別し、新しい指標を事前評価することを提案しています。この文書には数値推定、サンプルの詳細、アウト・オブ・サンプルの成績が示されていません。そのため、直接評価できる取引結果ではなく、モデリングの枠組みと定性的な主張を示すものです。
主なアイデア
- このモデルでは、注文フローの不均衡を、平均回帰する記憶性とジャンプ駆動のダイナミクスを持つショックとして扱います。
- 提案する価格モデルでは、通常の幾何ブラウン運動のドリフトに代えて、オルンシュタイン＝ウーレンベック過程を使います。
- 所定の境界条件の下で、対数リターン、平均、分散、反応比率の過程を導出しています。
- 不均衡と従来の指標との関係は、予測期間によって異なります。
- 不均衡の記憶性と予測力は、市場レジームによって異なります。
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全文
# Stochastic Price Dynamics in Response to Order Flow Imbalance: Evidence from CSI 300 Index Futures # Stochastic Price Dynamics in Response to Order Flow Imbalance: Evidence from CSI 300 Index Futures We conduct modeling of the price dynamics following order flow imbalance in market microstructure and apply the model to the analysis of Chinese CSI 300 Index Futures. There are three findings. The first is that the order flow imbalance is analogous to a shock to the market. Unlike the common practice of using Hawkes processes, we model the impact of order flow imbalance as an Ornstein-Uhlenbeck process with memory and mean-reverting characteristics driven by a jump-type Lévy process. Motivated by the empirically stable correlation between order flow imbalance and contemporaneous price changes, we propose a modified asset price model where the drift term of canonical geometric Brownian motion is replaced by an Ornstein-Uhlenbeck process. We establish stochastic differential equations and derive the logarithmic return process along with its mean and variance processes under initial boundary conditions, and evolution of cost-effectiveness ratio with order flow imbalance as the trading trigger point, termed as the quasi-Sharpe ratio or response ratio. Secondly, our results demonstrate horizon-dependent heterogeneity in how conventional metrics interact with order flow imbalance. This underscores the critical role of forecast horizon selection for strategies. Thirdly, we identify regime-dependent dynamics in the memory and forecasting power of order flow imbalance. This taxonomy provides both a screening protocol for existing indicators and an ex-ante evaluation paradigm for novel metrics.
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