거래 도착이 고빈도 수익률 분포에 미치는 영향
기사 arXiv papers · 저자: Eric M. Aldrich et al.
요약
이 논문은 거래별 가격 변화와 거래 도착 과정을 분리해 고빈도 주식 관련 수익률을 모델링합니다. 유동성이 매우 높은 최근월물 E-mini S&P 500 선물 계약에서 예정된 뉴스의 영향을 통제하면, 매우 짧은 구간의 거래 시점 기준 수익률은 대략 가우시안 분포를 따른다고 보고합니다. 이어 가우시안 거래 시점 수익률과 거래 간 시간에 대한 수정된 Markov-Switching Multifractal Duration 모델을 결합합니다.
이 모델은 개별 거래 시점 수익률이 가우시안 분포를 따르더라도, 시계 시간 기준 수익률에서 나타나는 두꺼운 꼬리와 변동성 군집을 과도하게 분산된 거래 간격으로 설명합니다. 저자들은 시장 스트레스를 살펴보기 위해 거래 속도와 변동성의 관계를 외삽하기도 합니다. 시카고와 뉴욕/뉴저지 사이의 물리적 거리가 시스템 변동성의 상한을 정하고 극단적으로 활발한 거래 상황에서도 안정성을 뒷받침할 수 있다고 제안합니다. 이러한 결과는 연구 대상 계약과 모델 가정에 한정됩니다. 제안된 지리적 한계는 추론이지, 시장 행동에 대한 일반적 보장은 아닙니다.
핵심 아이디어
- 거래 시점 수익률과 거래 도착을 분리하면 고빈도 수익률 패턴을 설명하는 데 도움이 됩니다.
- 연구 대상 선물 계약의 거래 시점 수익률은 예정된 뉴스를 통제한 뒤 매우 짧은 구간에서 대략 가우시안 분포를 따른다고 보고됩니다.
- 다중 프랙털 거래 간 시간 모델은 거래 간 시간의 분포를 포착합니다.
- 과도하게 분산된 거래 도착은 시계 시간 기준 수익률에서 두꺼운 꼬리와 변동성 군집을 만들어낼 수 있습니다.
- 저자들은 주요 거래 중심지 사이의 물리적 거리가 시스템 변동성을 제한할 수 있다고 제안합니다.
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전문
# The Random Walk of High Frequency Trading # The Random Walk of High Frequency Trading This paper builds a model of high-frequency equity returns by separately modeling the dynamics of trade-time returns and trade arrivals. Our main contributions are threefold. First, we characterize the distributional behavior of high-frequency asset returns both in ordinary clock time and in trade time. We show that when controlling for pre-scheduled market news events, trade-time returns of the highly liquid near-month E-mini S&P 500 futures contract are well characterized by a Gaussian distribution at very fine time scales. Second, we develop a structured and parsimonious model of clock-time returns by subordinating a trade-time Gaussian distribution with a trade arrival process that is associated with a modified Markov-Switching Multifractal Duration (MSMD) model. This model provides an excellent characterization of high-frequency inter-trade durations. Over-dispersion in this distribution of inter-trade durations leads to leptokurtosis and volatility clustering in clock-time returns, even when trade-time returns are Gaussian. Finally, we use our model to extrapolate the empirical relationship between trade rate and volatility in an effort to understand conditions of market failure. Our model suggests that the 1,200 km physical separation of financial markets in Chicago and New York/New Jersey provides a natural ceiling on systemic volatility and may contribute to market stability during periods of extremely heavy trading.
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