Reconstrução do fluxo de ordens a partir de operações e cotações sincronizadas

Resumo

Este estudo examina dados operação a operação e cotação a cotação de ações nas bolsas de Paris, Londres e Frankfurt ao longo de cinco anos. Desenvolve um algoritmo para sincronizar as duas fontes de dados e avalia como as escolhas de reconstrução afetam o fluxo de ordens inferido a partir de dados agregados. Os autores também analisam assinaturas das operações e aprimoram o procedimento Lee-Ready, incluindo orientações para escolher sua defasagem temporal.

O desempenho do algoritmo varia conforme a bolsa e o período, e a análise usa essas variações para identificar mudanças técnicas nos mercados estudados e avaliar a qualidade das bases de dados. Os autores mostram que os fluxos de ordens reconstruídos influenciam os modelos quantitativos posteriormente calibrados com eles. Os resultados são consistentes com o raciocínio financeiro e com um modelo ilustrativo de fluxo de ordens de Poisson. Os resultados dizem respeito às bolsas e à base de dados listadas; o documento não fornece detalhes suficientes para avaliar a generalização a outros locais de negociação ou fontes de dados.

Ideias principais

• Os horários de operações e cotações precisam ser sincronizados para reconstruir o fluxo de ordens a partir de dados tick a tick.
• O desempenho do algoritmo de sincronização proposto pode revelar mudanças nos sistemas das bolsas e na qualidade dos dados agregados.
• As escolhas feitas na reconstrução do fluxo de ordens afetam os modelos calibrados com os dados resultantes.
• O estudo aprimora a classificação de operações Lee-Ready examinando como escolher a defasagem temporal.
• Os resultados são comparados com o raciocínio financeiro e com um modelo ilustrativo de Poisson.

Tags

# Reconstruction of Order Flows using Aggregated Data


# Reconstruction of Order Flows using Aggregated Data









In this work we investigate tick-by-tick data provided by the TRTH database for several stocks on three different exchanges (Paris - Euronext, London and Frankfurt - Deutsche Börse) and on a 5-year span. We use a simple algorithm that helps the synchronization of the trades and quotes data sources, providing enhancements to the basic procedure that, depending on the time period and the exchange, are shown to be significant. We show that the analysis of the performance of this algorithm turns out to be a a forensic tool assessing the quality of the aggregated database: we are able to track through the data some significant technical changes that occurred on the studied exchanges. We also illustrate the fact that the choices made when reconstructing order flows have consequences on the quantitative models that are calibrated afterwards on such data. Our study also provides elements on the trade signature, and we are able to give a more refined look at the standard Lee-Ready procedure, giving new elements on the way optimal lags should be chosen when using this method. The findings are in line with both financial reasoning and the analysis of an illustrative Poisson model of the order flow.

Exibido na íntegra, com atribuição conforme a licença da fonte. Licença: abstract CC0

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