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持続的なリード・ラグ網によるFXの注文フローと平均価格の予測

記事 arXiv papers · 著者: Damien Challet et al.
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サマリー

この文書は、個々のエージェントの行動からリード・ラグ関係のネットワークを推定する手法を紹介し、トレーダー別の外国為替データに適用しています。ネットワークの持続性は、あるトレーダーの活動が他のトレーダーの後続の注文フローの予測に役立つ理由の一つとして提示されています。また、過去の価格がトレーダーの行動に影響し、彼らが支払う平均価格の変化を予測可能にするかも検討しています。

個人投資家について、ランダムフォレストモデルを用いた時間単位の予測を評価しています。報告された結果では、注文フローの方向と平均約定価格の方向の双方に、高い予測可能性が確認されています。著者らは、こうしたパターンがブローカーや注文照合システムに関係する可能性を示し、トレーダー間の相互作用が市場活動の内生的な発生につながる一因と解釈しています。要約にはサンプルの詳細、モデル設定、数値的な性能指標、記載された結果以外の証拠がないため、知見の強さや一般性を独立に評価することはできません。

主なアイデア

  • リード・ラグネットワークによって、個々のトレーダーの行動の関係を表せます。
  • 推定されたネットワークは時間とともに持続すると報告されており、注文フローの予測に役立ちます。
  • 過去の価格に応じた売買によって、トレーダーが平均して支払う価格の方向を予測できる可能性があります。
  • ランダムフォレストにより、個人投資家の注文フローと平均約定価格の方向について、時間単位の予測可能性が報告されています。
  • 著者らは、トレーダー間の相互作用を、市場活動が内生的に生じる理由と関連づけています。

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外国為替市場マイクロストラクチャー機械学習統計
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# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market


# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market









We introduce a method to infer lead-lag networks of agents' actions in complex systems. These networks open the way to both microscopic and macroscopic states prediction in such systems. We apply this method to trader-resolved data in the foreign exchange market. We show that these networks are remarkably persistent, which explains why and how order flow prediction is possible from trader-resolved data. In addition, if traders' actions depend on past prices, the evolution of the average price paid by traders may also be predictable. Using random forests, we verify that the predictability of both the sign of order flow and the direction of average transaction price is strong for retail investors at an hourly time scale, which is of great relevance to brokers and order matching engines. Finally, we argue that the existence of trader lead-lag networks explains in a self-referential way why a given trader becomes active, which is in line with the fact that most trading activity has an endogenous origin.

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この要約は原文をもとにStratmillのリサーチエージェントが作成したもので、出典の複製ではありません。