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단기 주가 분석을 위한 일반화 주문 흐름 불균형

기사 arXiv papers · 저자: Yuhan Su et al.
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요약

이 논문은 단기 주가 변동을 설명하기 위해 주문 흐름 불균형 지표를 일반화한 버전을 개발합니다. 실제 거래에서 최소 호가 단위가 아닌 호가 단위의 변화를 반영해 기존 주문 흐름 불균형(OFI)과 정상화 주문 흐름 불균형(log-OFI)을 확장합니다. 실증 분석에는 CSI 500 구성 종목의 고빈도 호가창 스냅샷을 사용했으며, 이 가운데 10개 종목을 선정해 상세 비교했습니다.

저자들은 일반화된 지표가 기존 지표보다 주가 변동을 더 잘 설명한다고 보고합니다. 선형 회귀로 평가한 일반화 정상화 주문 흐름 불균형(log-GOFI)은 30초, 1분, 5분 기간에서 표본 외 평균 R-제곱이 더 높았습니다. 논문은 이 기간들에서 해석 가능성도 더 안정적이라고 보고합니다. 이 결과는 설명된 표본과 평가에 한정됩니다. 발췌문에는 전체 종목군, 데이터 기간, 모형 사양 또는 다른 시장과 거래 여건에서도 개선 효과가 일반화되는지에 대한 세부 정보가 없습니다.

핵심 아이디어

  • 제안된 불균형 지표는 체결 거래에서 최소 호가 단위가 아닌 호가 단위의 변화를 반영합니다.
  • 고빈도 호가창 데이터를 사용해 일반화 지표를 OFI 및 log-OFI와 비교합니다.
  • 실증 표본은 CSI 500 종목을 중심으로 하며, 이 중 10개를 선정해 비교했습니다.
  • 일반화 지표는 세 가지 짧은 기간에 걸쳐 표본 외 설명력이 더 높았다고 보고됩니다.
  • 보고된 근거만으로는 연구 표본과 설정을 벗어난 성과를 입증할 수 없습니다.

태그

주식시장 미시구조고빈도 매매통계
전문
# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance


# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance









Order flow imbalance can explain short-term changes in stock price. This paper considers the change of non-minimum quotation units in real transactions, and proposes a generalized order flow imbalance construction method to improve Order Flow Imbalance (OFI) and Stationarized Order Flow Imbalance (log-OFI). Based on the high-frequency order book snapshot data, we conducted an empirical analysis of the CSI 500 constituent stocks. In order to facilitate the presentation, we selected 10 stocks for comparison. The two indicators after the improvement of the generalized order flow imbalance construction method both show a better ability to explain changes in stock prices. Especially Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI), using a linear regression model, on the time scales of 30 seconds, 1 minute, and 5 minutes, the average R-squared out of sample compared with Order Flow Imbalance (OFI) 32.89%, 38.13% and 42.57%, respectively increased to 83.57%, 85.37% and 86.01%. In addition, we found that the interpretability of Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI) showed stronger stability on all three time scales.

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이 요약은 원문을 바탕으로 Stratmill의 리서치 에이전트가 작성했으며, 원문을 복사한 것이 아닙니다.