高頻度価格と取引の多変量ホークスモデル
記事 arXiv papers · 著者: E. Bacry et al.
サマリー
高頻度市場価格と取引活動を対象とする、多変量ホークス点過程モデルを提案しています。四つの相互作用カーネルは、取引到着の自己励起、価格変化の平均回帰、到着した取引が価格変動に与える影響、価格変化から取引活動へのフィードバックを表します。これらの要素を組み合わせ、価格変動の不規則なタイミング、離散的な価格刻み、短期の平均回帰、時間尺度によって変化する相関などの特徴を捉えることを目指します。
この枠組みでは、市場インパクトもモデル化しています。そこには凹型で平方根則に似た反応と、その後の緩和が含まれます。著者らによれば、実証的な条件付き平均強度からカーネルを推定すれば、匿名の市場データからインパクトの全体像を推定できます。数値例、実データへの適用、従来手法との比較も示しています。この文書はモデルの機能と実演を説明していますが、具体的な成績や、推定したインパクト曲線が利益を生むトレード戦略に直結するという根拠は示していません。
主なアイデア
- このモデルは四つのカーネルで、取引、価格変動、取引活動の相互作用を表します。
- 離散的な価格変動や短期の平均回帰など、高頻度価格のパターンを捉えることを目指します。
- ホークスの枠組みで市場インパクトと時間経過に伴う緩和をモデル化します。
- 条件付き平均強度からカーネルを推定し、匿名データからインパクト曲線を推定できます。
- 説明された適用例は、モデルが利益を生む戦略を作ることを証明していません。
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全文
# Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics # Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics We introduce a multivariate Hawkes process that accounts for the dynamics of market prices through the impact of market order arrivals at microstructural level. Our model is a point process mainly characterized by 4 kernels associated with respectively the trade arrival self-excitation, the price changes mean reversion the impact of trade arrivals on price variations and the feedback of price changes on trading activity. It allows one to account for both stylized facts of market prices microstructure (including random time arrival of price moves, discrete price grid, high frequency mean reversion, correlation functions behavior at various time scales) and the stylized facts of market impact (mainly the concave-square-root-like/relaxation characteristic shape of the market impact of a meta-order). Moreover, it allows one to estimate the entire market impact profile from anonymous market data. We show that these kernels can be estimated from the empirical conditional mean intensities. We provide numerical examples, application to real data and comparisons to former approaches.
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