무작위 주문 흐름이 가격 변동과 거래 비용에 미치는 영향
기사 arXiv papers · 저자: Marcus G. Daniels et al.
요약
이 문서는 주문 도착과 취소를 포아송 과정으로 다루는 시장 거래 및 가격 형성의 정량 모형을 제시합니다. 물리학에서 착안한 분석과 차원 분석, 시뮬레이션, 평균장 이론을 활용해 주문 흐름 비율과 시장의 기본 특성을 연결합니다.
모형은 가격 변동, 매수·매도 스프레드, 가격 충격의 스케일링 관계를 도출하고, 가격 위험과 거래 비용을 유동성 공급의 메커니즘과 연결합니다. 핵심 통찰은 매수자와 매도자를 연결하기 위해 주문을 저장해야 하므로 무작위 주문 흐름도 비정상적인 가격 변동과 시간 구조를 만들어낼 수 있다는 점입니다. 발췌문에는 실증 데이터, 상세 방정식, 구체적인 보정 지침이 없습니다. 따라서 결과는 이론적 예측으로 이해해야 하며, 실제 시장 데이터에 비춰 실용적 적합성을 평가해야 합니다.
핵심 아이디어
- 주문 도착과 취소를 포아송 과정으로 모형화합니다.
- 주문 흐름 비율은 가격 변동, 스프레드, 가격 충격을 결정하는 데 영향을 줍니다.
- 수요와 공급을 저장해야 하는 필요성 때문에 주문 흐름이 무작위여도 가격 구조가 생길 수 있습니다.
- 차원 분석, 시뮬레이션, 평균장 이론을 결합해 스케일링 관계를 도출합니다.
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전문
# A quantitative model of trading and price formation in financial markets # A quantitative model of trading and price formation in financial markets We use standard physics techniques to model trading and price formation in a market under the assumption that order arrival and cancellations are Poisson random processes. This model makes testable predictions for the most basic properties of a market, such as the diffusion rate of prices, which is the standard measure of financial risk, and the spread and price impact functions, which are the main determinants of transaction cost. Guided by dimensional analysis, simulation, and mean field theory, we find scaling relations in terms of order flow rates. We show that even under completely random order flow the need to store supply and demand to facilitate trading induces anomalous diffusion and temporal structure in prices.
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