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혼합 전이 분포로 분석한 주문 흐름 가격 영향

기사 arXiv papers · 저자: Damian Eduardo Taranto et al.

요약

이 논문은 주문 흐름 사건의 연속이 자산 가격에 미치는 영향을 모델링합니다. 주문 흐름을 외생 변수로 보고 주로 쌍별 상관관계로 요약한 기존 영향 모형을 확장합니다. 대신 주문 흐름을 이산 과정으로 직접 표현해 가격 변동을 일으키는 사건과 그렇지 않은 사건을 구분하고, 이를 주문 방향과 결합해 네 가지 상태 변수로 만듭니다.

혼합 전이 분포 모형은 고차 마르코프 연쇄를 간결하게 근사합니다. 저자들은 이 모형이 부호가 있는 사건 간 조건부 상관관계를 포착하고, 최소 틱과 큰 틱 주식 모두에서 시그니처 플롯을 재현한다고 보고합니다. 매개변수가 많은 모형에 적용할 수 있는 유연한 보정 방법도 설명합니다. 표본 외 분석은 과적합을 막았다는 근거로 제시되지만, 문서에는 상세한 데이터셋, 평가 지표, 거래 성과 결과가 없습니다.

핵심 아이디어

  • 이 모형은 주문 흐름을 쌍별 상관관계만으로 표현하는 외생 과정이 아니라 이산 사건의 연속으로 다룹니다.
  • 가격 변동 여부와 주문 방향으로 주문 흐름을 네 가지 상태로 표현합니다.
  • 혼합 전이 분포는 간결한 구조로 고차 마르코프 동학을 근사합니다.
  • 이 모형은 서로 다른 틱 크기에서 부호 사건의 상관관계와 시그니처 플롯을 포착한다고 보고됩니다.
  • 표본 외 분석으로 매개변수가 많은 모형의 과적합 여부를 살펴봅니다.

태그

전문
# Linear models for the impact of order flow on prices II. The Mixture Transition Distribution model


# Linear models for the impact of order flow on prices II. The Mixture Transition Distribution model









Modeling the impact of the order flow on asset prices is of primary importance to understand the behavior of financial markets. Part I of this paper reported the remarkable improvements in the description of the price dynamics which can be obtained when one incorporates the impact of past returns on the future order flow. However, impact models presented in Part I consider the order flow as an exogenous process, only characterized by its two-point correlations. This assumption seriously limits the forecasting ability of the model. Here we attempt to model directly the stream of discrete events with a so-called Mixture Transition Distribution (MTD) framework, introduced originally by Raftery (1985). We distinguish between price-changing and non price-changing events and combine them with the order sign in order to reduce the order flow dynamics to the dynamics of a four-state discrete random variable. The MTD represents a parsimonious approximation of a full high-order Markov chain. The new approach captures with adequate realism the conditional correlation functions between signed events for both small and large tick stocks and signature plots. From a methodological viewpoint, we discuss a novel and flexible way to calibrate a large class of MTD models with a very large number of parameters. In spite of this large number of parameters, an out-of-sample analysis confirms that the model does not overfit the data.

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