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注文板の物理モデルによるボラティリティとリターンの予測

記事 arXiv papers · 著者: Haochen Li et al.
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サマリー

本研究は、統計物理学に着想を得た手法で、レベル3の指値注文板データから価格ボラティリティと期待リターンを予測します。注文を物理系の要素として捉え、注文板の状態を表すため、運動エネルギーや運動量に似た指標を定義します。この手法は、最良気配値を超えた市場のミクロ構造を捉えることを目指します。

中心となる特徴は「アクティブ・デプス」です。価格動向に関連すると考えられる注文板の価格水準を、計算効率よく特定します。著者らは、実証比較で従来のベンチマークと機械学習アルゴリズムを上回り、ボラティリティと期待リターンの予測が改善したと報告しています。抜粋では市場、データ期間、ベンチマークの詳細、評価指標、統計的有意性が特定されていないため、この説明だけでは主張された改善を評価できません。この手法は完全な売買戦略ではなく予測の枠組みであり、有用性はデータの質や市場環境に左右される可能性があります。

主なアイデア

  • レベル3の注文板データを使い、ボラティリティと期待リターンを予測します。
  • 注文板の特性を、物理学に着想を得た運動エネルギーや運動量の指標に対応づけます。
  • アクティブ・デプスは、価格動向に影響すると見込まれる注文板の価格水準を特定します。
  • 従来手法と機械学習のベンチマークを上回る予測成績が報告されています。
  • 結果をどこまで一般化できるかを判断するには、抜粋の評価情報が不十分です。

タグ

市場マイクロストラクチャーボラティリティ統計機械学習注文執行
全文
# An Empirical Analysis on Financial Markets: Insights from the Application of Statistical Physics


# An Empirical Analysis on Financial Markets: Insights from the Application of Statistical Physics









In this study, we introduce a physical model inspired by statistical physics for predicting price volatility and expected returns by leveraging Level 3 order book data. By drawing parallels between orders in the limit order book and particles in a physical system, we establish unique measures for the system's kinetic energy and momentum as a way to comprehend and evaluate the state of limit order book. Our model goes beyond examining merely the top layers of the order book by introducing the concept of 'active depth', a computationally-efficient approach for identifying order book levels that have impact on price dynamics. We empirically demonstrate that our model outperforms the benchmarks of traditional approaches and machine learning algorithm. Our model provides a nuanced comprehension of market microstructure and produces more accurate forecasts on volatility and expected returns. By incorporating principles of statistical physics, this research offers valuable insights on understanding the behaviours of market participants and order book dynamics.

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