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지속성 있는 선후행 네트워크로 FX 주문 흐름과 평균 가격 예측

기사 arXiv papers · 저자: Damien Challet et al.
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요약

이 문서는 개별 에이전트의 행동에서 선후행 네트워크를 추론하는 방법을 소개하고, 이를 트레이더별 외환 데이터에 적용합니다. 네트워크의 지속성은 한 트레이더의 활동이 다른 트레이더의 이후 주문 흐름을 예측하는 데 도움이 되는 이유로 제시됩니다. 과거 가격이 트레이더의 행동을 형성해 이들이 지불하는 평균 가격의 변화를 예측 가능하게 하는지도 분석합니다.

개인 투자자의 시간별 예측을 평가하는 데 랜덤 포레스트 모형이 사용됩니다. 보고된 결과는 주문 흐름 방향과 평균 거래 가격 방향 모두에서 강한 예측 가능성을 나타냅니다. 저자들은 이러한 패턴이 브로커와 주문 매칭 시스템에 중요할 수 있다고 제안하며, 트레이더 간 상호작용이 시장 활동이 내생적으로 발생하는 이유 중 하나라고 해석합니다. 요약에는 표본 세부 정보, 모형 설정, 수치 성과 지표 또는 보고된 결과 외의 근거가 없어 결과의 강도와 일반성을 독립적으로 평가할 수 없습니다.

핵심 아이디어

  • 선후행 네트워크로 개별 트레이더의 행동 간 관계를 나타낼 수 있습니다.
  • 추론된 네트워크는 시간에 따라 지속되어 주문 흐름 예측에 도움이 되는 것으로 보고됩니다.
  • 과거 가격에 좌우되는 트레이딩은 트레이더가 지불하는 평균 가격의 방향을 예측 가능하게 할 수 있습니다.
  • 랜덤 포레스트는 개인 투자자의 주문 흐름 및 평균 거래 가격 방향에 대한 시간별 예측 가능성을 보입니다.
  • 저자들은 트레이더 간 상호작용이 시장 활동의 내생적 발생과 관련된다고 설명합니다.

태그

외환시장 미시구조머신러닝통계
전문
# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market


# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market









We introduce a method to infer lead-lag networks of agents' actions in complex systems. These networks open the way to both microscopic and macroscopic states prediction in such systems. We apply this method to trader-resolved data in the foreign exchange market. We show that these networks are remarkably persistent, which explains why and how order flow prediction is possible from trader-resolved data. In addition, if traders' actions depend on past prices, the evolution of the average price paid by traders may also be predictable. Using random forests, we verify that the predictability of both the sign of order flow and the direction of average transaction price is strong for retail investors at an hourly time scale, which is of great relevance to brokers and order matching engines. Finally, we argue that the existence of trader lead-lag networks explains in a self-referential way why a given trader becomes active, which is in line with the fact that most trading activity has an endogenous origin.

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