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ホークス過程の注文フローによる指値注文板シミュレーション

記事 arXiv papers · 著者: Sohaib El Karmi
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サマリー

この研究枠組みは、決定論的な指値注文板シミュレーターと、多変量のマーク付きホークス過程で生成する確率的な注文到着を組み合わせています。線形および非線形ホークスモデルが注文フローの集中をどう表現できるかを説明し、両モデルについて安定性とエルゴード性の結果を報告しています。また、適合したイベントモデルを評価するための時間再スケーリングや適合度診断も含みます。

著者らはBinance BTCUSDTおよびLOBSTER AAPLデータを用いて、指数カーネルとべき乗則カーネルを較正しています。現実的な注文フローの集中を再現するには、不安定に近いものの臨界未満のレジームが重要だと報告しています。この文書が説明するのは研究手法と実証的較正であり、取引戦略や収益性の検証ではありません。結論は選択したデータセットとモデルの前提に依存します。要約には較正の詳細、診断結果、実運用でのパフォーマンスの証拠がありません。

主なアイデア

  • ホークス過程で指値注文板イベントの到着集中をモデル化できます。
  • 確率的な注文フローと決定論的な指値注文板シミュレーターを組み合わせます。
  • 線形・非線形の両ホークスモデルについて安定性とエルゴード性を分析しています。
  • 適合した過程を評価するため、時間再スケーリングと適合度診断を用います。
  • 報告された較正結果は、臨界に近い臨界未満の動学が現実的な注文集中の再現に役立つことを示唆しています。

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市場マイクロストラクチャー高頻度取引統計バックテスト
全文
# A Deterministic Limit Order Book Simulator with Hawkes-Driven Order Flow


# A Deterministic Limit Order Book Simulator with Hawkes-Driven Order Flow









We present a reproducible research framework for market microstructure combining a deterministic C++ limit order book (LOB) simulator with stochastic order flow generated by multivariate marked Hawkes processes. The paper derives full stability and ergodicity proofs for both linear and nonlinear Hawkes models, implements time-rescaling and goodness-of-fit diagnostics, and calibrates exponential and power-law kernels on Binance BTCUSDT and LOBSTER AAPL datasets. Empirical results highlight the nearly-unstable subcritical regime as essential for reproducing realistic clustering in order flow. All code, datasets, and configuration files are publicly available at https://github.com/sohaibelkarmi/High-Frequency-Trading-Simulator

出典を明記したうえで、ライセンスに従って全文を掲載しています。 ライセンス: abstract CC0

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。