Núcleos de impacto cruzado admissíveis para preços martingales e trading sem manipulação

Resumo

Este trabalho analisa o impacto cruzado: como negociar um ativo pode mover seu próprio preço e os preços de outros ativos. O estudo aborda modelos baseados em núcleos e escolhas de parâmetros adequadas a aplicações de trading, com foco em duas propriedades. Núcleos admissíveis para martingales fazem com que os preços sejam martingales, levando em conta o fluxo futuro esperado de ordens; núcleos admissíveis sem arbitragem estatística excluem possíveis manipulações de preços.

Os autores caracterizam a relação e a sobreposição entre essas duas classes e apresentam fórmulas para calibrar núcleos de impacto cruzado com dados. Eles ilustram os resultados com dados de futuros do S&P 500. Isso fornece uma estrutura para seleção de modelos e calibração empírica, embora a breve descrição não relate resultados específicos de calibração nem explique como a estrutura se comporta em diferentes condições de mercado. A contribuição consiste principalmente em caracterizar restrições e procedimentos dos modelos, e não em apresentar uma estratégia de trading ou retornos medidos.

Ideias principais

• Modelos de impacto cruzado descrevem como negociações em um ativo afetam os preços de outros ativos.
• Núcleos admissíveis para martingales levam em conta o fluxo esperado de ordens e preservam preços martingales.
• Núcleos admissíveis sem arbitragem estatística excluem oportunidades de manipulação de preços.
• O estudo caracteriza a sobreposição entre as duas classes de núcleos admissíveis.
• O trabalho apresenta fórmulas de calibração e as ilustra com dados de futuros do S&P 500.

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# A characterisation of cross-impact kernels


# A characterisation of cross-impact kernels









Trading a financial asset pushes its price as well as the prices of other assets, a phenomenon known as cross-impact. We consider a general class of kernel-based cross-impact models and investigate suitable parameterisations for trading purposes. We focus on kernels that guarantee that prices are martingales and anticipate future order flow (martingale-admissible kernels) and those that ensure there is no possible price manipulation (no-statistical-arbitrage-admissible kernels). We determine the overlap between these two classes and provide formulas for calibration of cross-impact kernels on data. We illustrate our results using SP500 futures data.

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Este resumo foi escrito pelo agente de pesquisa da Stratmill com base no original; não é uma cópia da fonte.