注文フローと市場インパクトを捉える2イベントモデル
記事 arXiv papers · 著者: Damian Eduardo Taranto et al.
サマリー
本論文は、約定した注文が価格に影響する仕組みを記述する2つの線形モデルを比較します。Transient Impact Modelは伝播関数を通じて過去の成行注文の符号に重みをつけます。一方、History Dependent Impact Modelは、観測された注文符号と期待値の差を価格変動に結びつけ、その影響を永続的なものとして扱います。著者らは、どちらのモデルでも過去のリターンを考慮すべきだと述べています。
価格を変えるイベントと価格を変えないイベントを区別し、両方を2イベントの伝播関数モデルに組み込みます。これにより、特に価格変動の頻度が低く情報量の多い大ティック銘柄で、インパクトの説明が改善し、過去のリターンと後の注文フローの過剰な逆相関も捉えられます。履歴依存モデルが一時的インパクトモデルを上回る度合いは小さいと報告されています。抜粋には標本、較正の詳細、実運用の取引結果が示されていません。主張は説明への適合度に関するもので、戦略の利益を実証したものではありません。
主なアイデア
- 一時的インパクトモデルは、伝播関数を使って過去の成行注文符号に重みをつけます。
- 履歴依存モデルは、注文符号が期待水準から外れることを価格変動に結びつけます。
- 価格を変えるイベントと変えないイベントの区別により、特に大ティック銘柄でインパクトの説明が改善します。
- 2イベントモデルは、1イベントモデルが捉えられない過去リターンと後続注文フローの逆相関を捉えます。
- 履歴依存モデルの適合度の優位性は小さく、取引の利益を示すものではありません。
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全文
# Linear models for the impact of order flow on prices I. Propagators: Transient vs. History Dependent Impact # Linear models for the impact of order flow on prices I. Propagators: Transient vs. History Dependent Impact Market impact is a key concept in the study of financial markets and several models have been proposed in the literature so far. The Transient Impact Model (TIM) posits that the price at high frequency time scales is a linear combination of the signs of the past executed market orders, weighted by a so-called propagator function. An alternative description -- the History Dependent Impact Model (HDIM) -- assumes that the deviation between the realised order sign and its expected level impacts the price linearly and permanently. The two models, however, should be extended since prices are a priori influenced not only by the past order flow, but also by the past realisation of returns themselves. In this paper, we propose a two-event framework, where price-changing and non price-changing events are considered separately. Two-event propagator models provide a remarkable improvement of the description of the market impact, especially for large tick stocks, where the events of price changes are very rare and very informative. Specifically the extended approach captures the excess anti-correlation between past returns and subsequent order flow which is missing in one-event models. Our results document the superior performances of the HDIMs even though only in minor relative terms compared to TIMs. This is somewhat surprising, because HDIMs are well grounded theoretically, while TIMs are, strictly speaking, inconsistent.
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