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호가창 물리 모형으로 변동성과 수익률 예측하기

기사 arXiv papers · 저자: Haochen Li et al.
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요약

이 연구는 레벨 3 호가창 데이터에서 가격 변동성과 기대 수익률을 예측하는 통계물리학 기반 방법을 제안합니다. 주문을 물리 시스템의 요소로 보고, 운동 에너지와 운동량을 닮은 지표로 호가창 상태를 나타냅니다. 최우선 매수·매도 호가 너머의 시장 미시구조를 포착하는 것을 목표로 합니다.

핵심 특징인 ‘유효 깊이’는 가격 동학과 관련된 것으로 여겨지는 호가창 수준을 계산 효율적으로 식별하는 방법입니다. 저자들은 실증 비교에서 이 모형이 전통적인 기준 모형과 머신러닝 알고리즘보다 우수하고, 변동성과 기대 수익률 예측을 개선했다고 보고합니다. 발췌문에는 시장과 데이터 기간, 기준 모형의 세부 사항, 평가 지표, 통계적 유의성이 명시되지 않아 이러한 개선 주장을 이 설명만으로 평가할 수 없습니다. 이 방법은 완성된 트레이딩 전략이 아니라 예측 프레임워크이며, 유용성은 데이터 품질과 시장 상황에 따라 달라질 수 있습니다.

핵심 아이디어

  • 레벨 3 호가창 데이터를 사용해 변동성과 기대 수익률을 예측합니다.
  • 호가창 특성을 물리학의 운동 에너지와 운동량에서 착안한 지표로 나타냅니다.
  • 유효 깊이는 가격 동학에 영향을 줄 것으로 예상되는 호가창 수준을 식별합니다.
  • 전통적인 접근법과 머신러닝 기준 모형보다 예측 성과가 높았다고 연구는 보고합니다.
  • 발췌문에는 결과의 일반화 범위를 판단할 평가 세부 정보가 충분히 제시되지 않습니다.

태그

시장 미시구조변동성통계머신러닝주문 집행
전문
# An Empirical Analysis on Financial Markets: Insights from the Application of Statistical Physics


# An Empirical Analysis on Financial Markets: Insights from the Application of Statistical Physics









In this study, we introduce a physical model inspired by statistical physics for predicting price volatility and expected returns by leveraging Level 3 order book data. By drawing parallels between orders in the limit order book and particles in a physical system, we establish unique measures for the system's kinetic energy and momentum as a way to comprehend and evaluate the state of limit order book. Our model goes beyond examining merely the top layers of the order book by introducing the concept of 'active depth', a computationally-efficient approach for identifying order book levels that have impact on price dynamics. We empirically demonstrate that our model outperforms the benchmarks of traditional approaches and machine learning algorithm. Our model provides a nuanced comprehension of market microstructure and produces more accurate forecasts on volatility and expected returns. By incorporating principles of statistical physics, this research offers valuable insights on understanding the behaviours of market participants and order book dynamics.

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