고빈도 가격과 거래를 위한 다변량 Hawkes 모형
기사 arXiv papers · 저자: E. Bacry et al.
요약
이 연구는 고빈도 시장 가격과 거래 활동을 위한 다변량 Hawkes 점과정 모형을 소개합니다. 네 가지 상호작용 커널은 거래 도착의 자기여기, 가격 변동의 평균회귀, 유입 거래가 가격 변동에 미치는 영향, 가격 변화가 거래 활동에 되먹임되는 효과를 나타냅니다. 이러한 요소를 함께 사용해 불규칙한 가격 변동 시점, 이산적인 가격 상승폭, 단기 평균회귀, 시간 척도에 따른 상관관계 변화를 포착하도록 설계했습니다.
이 프레임워크는 오목한 제곱근형 반응과 그 이후의 완화를 포함해 시장 충격도 모형화합니다. 저자들은 경험적 조건부 평균 강도에서 커널을 추정하면 익명 시장 데이터로 전체 충격 프로파일을 추정할 수 있다고 설명합니다. 수치 사례, 실제 데이터 적용, 기존 접근법과의 비교를 제시합니다. 문서는 모형의 기능과 시연을 설명하지만 구체적인 성과 결과나 추정된 충격 프로파일이 수익성 있는 트레이딩 전략으로 직접 이어진다는 근거는 제시하지 않습니다.
핵심 아이디어
- 모형은 거래, 가격 변동, 거래 활동의 상호작용을 네 개의 커널로 나타냅니다.
- 이산적 가격 변동과 단기 평균회귀를 포함한 고빈도 가격 패턴을 포착하려 합니다.
- Hawkes 프레임워크는 시장 충격과 시간에 따른 완화를 모형화합니다.
- 조건부 평균 강도에서 추정한 커널로 익명 데이터의 충격 프로파일을 추론할 수 있습니다.
- 설명된 적용 사례만으로는 모형이 수익성 있는 전략을 만든다고 입증되지 않습니다.
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전문
# Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics # Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics We introduce a multivariate Hawkes process that accounts for the dynamics of market prices through the impact of market order arrivals at microstructural level. Our model is a point process mainly characterized by 4 kernels associated with respectively the trade arrival self-excitation, the price changes mean reversion the impact of trade arrivals on price variations and the feedback of price changes on trading activity. It allows one to account for both stylized facts of market prices microstructure (including random time arrival of price moves, discrete price grid, high frequency mean reversion, correlation functions behavior at various time scales) and the stylized facts of market impact (mainly the concave-square-root-like/relaxation characteristic shape of the market impact of a meta-order). Moreover, it allows one to estimate the entire market impact profile from anonymous market data. We show that these kernels can be estimated from the empirical conditional mean intensities. We provide numerical examples, application to real data and comparisons to former approaches.
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