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指値板における群集行動と長期記憶のモデル化

記事 arXiv papers · 著者: Aleksejus Kononovicius et al.
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サマリー

本研究は、指値板記録の詳細な実証分析と金融市場における群集行動モデルを組み合わせ、板の動態をモデル化します。絶対リターンと取引活動における長期記憶を再現し、トレーダーの集団行動と市場データで観測されるパターンを結び付けることを目的としています。

著者らは、モデルの統計的性質をビットコイン為替レートとニューヨーク証券取引所の銘柄の実証的特性と比較しています。また、高頻度の絶対リターンのスペクトル密度における断層が、均衡価格への収束と関係する可能性も報告しています。抜粋にはモデルの方程式、データセット、定量的な適合度が示されておらず、提案された関係は確立した因果結果ではなく可能性として記されています。

主なアイデア

  • モデルは、実証的な指値板の構造と金融市場における群集行動の仕組みを組み合わせています。
  • 絶対リターンと取引活動における長期記憶の再現を目指しています。
  • モデルの統計的特性を、ビットコインレートとニューヨーク証券取引所の銘柄と比較しています。
  • 高頻度の絶対リターンにおけるスペクトル密度の断層は、均衡価格への収束と関連する可能性があります。

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市場マイクロストラクチャー統計暗号資産株式
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# Order book model with herd behavior exhibiting long-range memory


# Order book model with herd behavior exhibiting long-range memory









In this work, we propose an order book model with herd behavior. The proposed model is built upon two distinct approaches: a recent empirical study of the detailed order book records by Kanazawa et al. [Phys. Rev. Lett. 120, 138301] and financial herd behavior model. Combining these approaches allows us to propose a model that replicates the long-range memory of absolute returns and trading activity. We compare the statistical properties of the model against the empirical statistical properties of the Bitcoin exchange rates and New York stock exchange tickers. We also show that the fracture in the spectral density of the high-frequency absolute return time series might be related to the mechanism of convergence towards the equilibrium price.

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