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取引と気配値を同期して注文フローを再構築

記事 arXiv papers · 著者: Ioane Muni Toke
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サマリー

この研究は、パリ、ロンドン、フランクフルトの各取引所に上場する株式について、5年間にわたるティック単位の取引データと気配値データを調べています。2つのデータソースを同期するアルゴリズムを開発し、再構築方法の選択が集計データから推定される注文フローに与える影響を評価しています。著者らは取引の特徴も分析し、時間差の選び方に関する指針を含めてLee-Ready手法を改良しています。

アルゴリズムの性能は取引所や期間によって異なります。分析ではその違いを利用して、対象市場の技術的変化を特定し、データベースの品質を評価しています。著者らは、再構築した注文フローが、それを用いて後に較正される定量モデルに影響を与えることを示しています。結果は金融の考え方や例示的なポアソン注文フローモデルと整合しています。結果の対象は記載された取引所とデータベースであり、他の取引所やデータソースにも一般化できるかを評価するには、文書の詳細が不足しています。

主なアイデア

  • ティックデータから注文フローを再構築するには、取引と気配値のタイムスタンプを同期する必要があります。
  • 提案された同期アルゴリズムの性能から、取引所システムの変化や集計データの品質を把握できます。
  • 注文フローの再構築時の選択が、得られたデータを用いて較正するモデルに影響します。
  • 時間差の選び方を検討し、Lee-Ready取引分類手法を改良しています。
  • 結果を金融の考え方や例示的なポアソンモデルと比較しています。

タグ

株式市場マイクロストラクチャー注文執行統計
全文
# Reconstruction of Order Flows using Aggregated Data


# Reconstruction of Order Flows using Aggregated Data









In this work we investigate tick-by-tick data provided by the TRTH database for several stocks on three different exchanges (Paris - Euronext, London and Frankfurt - Deutsche Börse) and on a 5-year span. We use a simple algorithm that helps the synchronization of the trades and quotes data sources, providing enhancements to the basic procedure that, depending on the time period and the exchange, are shown to be significant. We show that the analysis of the performance of this algorithm turns out to be a a forensic tool assessing the quality of the aggregated database: we are able to track through the data some significant technical changes that occurred on the studied exchanges. We also illustrate the fact that the choices made when reconstructing order flows have consequences on the quantitative models that are calibrated afterwards on such data. Our study also provides elements on the trade signature, and we are able to give a more refined look at the standard Lee-Ready procedure, giving new elements on the way optimal lags should be chosen when using this method. The findings are in line with both financial reasoning and the analysis of an illustrative Poisson model of the order flow.

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