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문서 7개
이 노트북은 NASDAQ ITCH 체결 데이터로 시장 미시구조 지표를 만들고, 거래를 장중 구간으로 집계하며, 유동성 대용 지표와 주문 흐름 신호, 호가창 상태를 구분합니다. 집계 전에 틱 규칙으로 개별 거래를 분류해 매수·매도 거래량으로 의미 있는 주문 흐름 불균형 지표를 만들 수 있게 합니다. 이어서 카일 람다의 비율 근사치, 아미후드 비유동성, 롤 스프레드, 거래 강도를 각각의 입력값 및 해석과 함께 보여줍니다. 핵심 주의점은 구현된 카일 람다가 절대…
이 노트북은 스프레드, 호가 잔량 불균형, 부호가 있는 거래량, 가격 충격 같은 장중 미시구조 정보를 사용해 다음 15분 수익률 기준으로 NASDAQ-100 종목의 순위를 매기는 예측 모델을 비교합니다. 데이터 범위가 완전한 경우에만 모델 계열별 대표 예측 세트를 하나 선택하고, 모델 체크포인트는 서로 구분해 둡니다. 순위 상관관계와 불확실성 구간을 비교하고, 워크포워드 폴드별 성과를 확인하며, 예측 구간별 단조성과 국면 의존성을 검정합니다. 컨포멀 예측…
이 노트북은 틱, 거래량, 달러 바처럼 실제로 타임스탬프 간격이 불규칙한 시계열을 생성하는 GT-GAN 기반 아키텍처를 설명합니다. GRU-ODE 인코더는 관측치를 잠재 상태로 매핑하고, ODE 기반 생성기와 판별기 구성 요소는 연속 시간의 변화를 모델링하며 ODE 디코더는 관측치를 재구성합니다. 잠재 상태를 임의의 시점에서 조회할 수 있어 모델은 고정된 관측 격자를 넘어 보간과 생성을 지원합니다. 노트북은 간격이 서로 다른 표본에 대해 고정 단계 오일러…
이 문서는 파싱된 NASDAQ ITCH 메시지를 로드하고 주문 추가, 삭제, 취소, 체결, 대체를 바탕으로 지정가 주문장을 재구성하는 유틸리티를 설명합니다. 주문별 잔여 주식 수를 추적해 이후 주문장 갱신에 현재 수량을 사용하고, 주문 참조를 따라 대체 메시지 연결을 처리합니다. 스냅샷은 여러 매수·매도 호가 단계와 함께 최우선 호가, 스프레드, 중간값을 보여줍니다. 이 문서는 Lee–Ready 방식의 거래 분류도 설명합니다. 각 거래 가격을 현재 중간…
이 노트북은 바이너리 형식의 NASDAQ TotalView-ITCH 주문별 메시지 데이터를 구조화된 레코드로 디코딩하는 방법을 설명합니다. 메시지 프레이밍과 유형별 구조를 살펴보고 필드를 언패킹하는 방법을 보여줍니다. 자정부터 나노초 단위로 표현된 타임스탬프와 소수점 위치가 암묵적으로 정해진 정수 형식의 가격도 변환합니다. 주요 워크플로는 메시지를 순차적으로 읽고 지원되는 유형을 디코딩해 버퍼에 담은 뒤 메시지 유형별로 분할된 Parquet 파일에…
이 노트북은 여러 기간의 선행 수익률을 예측하기 위해 1분 단위 NASDAQ-100 미시구조 특성에 장단기 기억 네트워크를 적합하는 과정을 설명합니다. 모델은 과거 관측값으로 구성한 시퀀스를 한 단계씩 처리하며 어떤 이전 관측치를 유지할지 학습합니다. 학습에는 워크포워드 폴드를 사용하고, 학습 데이터만으로 특성을 표준화하며, 종목과 폴드가 바뀔 때 상태를 초기화하고, 지정된 체크포인트에서 검증 예측치를 저장합니다. 학습 대상 간 중첩을 줄이기 위해 각 레이블…
이 분석은 ITCH 추가, 삭제, 부분 취소, 주문 정정, 체결 메시지로 개별 NASDAQ 지정가 주문을 재구성합니다. 정확한 타임스탬프와 로그 스케일로 표현한 주문 유지 시간 분포를 사용해 주문의 취소 또는 체결 여부와 해당 상태에 도달하는 데 걸린 시간을 측정합니다. 세션 종료 시 호가창에 남은 주문을 이미 체결되었거나 수정된 주문과 구분하고, 단일 종목의 생애주기 분석을 더 광범위한 메시지 개수 분석과 분리합니다. 핵심 결과는 취소율과 체결률이 서로…