Simulação de livros de ofertas com fluxo de ordens gerado por Hawkes

Resumo

Esta estrutura de pesquisa combina um simulador determinístico de livro de ofertas limitadas com chegadas estocásticas de ordens geradas por processos de Hawkes marcados multivariados. Explica como modelos de Hawkes lineares e não lineares podem representar o agrupamento do fluxo de ordens e relata resultados de estabilidade e ergodicidade para os dois tipos de modelo. A estrutura também inclui diagnósticos de reescalonamento temporal e de qualidade do ajuste para avaliar modelos de eventos ajustados.

Os autores calibram núcleos exponenciais e de lei de potência usando dados da Binance BTCUSDT e da LOBSTER AAPL. Relatam que um regime quase instável, mas subcrítico, é importante para reproduzir um agrupamento realista do fluxo de ordens. O documento descreve um método de pesquisa e calibração empírica, não uma estratégia de trading nem um teste de rentabilidade. As conclusões dependem dos conjuntos de dados selecionados e das premissas do modelo; o resumo não fornece detalhes de calibração, resultados dos diagnósticos nem evidências sobre o desempenho na execução ao vivo.

Ideias principais

• Processos de Hawkes podem modelar o agrupamento na chegada de eventos do livro de ofertas limitadas.
• A estrutura combina fluxo de ordens estocástico com um simulador determinístico de livro de ofertas limitadas.
• A estabilidade e a ergodicidade são analisadas nos modelos de Hawkes lineares e não lineares.
• Diagnósticos de reescalonamento temporal e qualidade do ajuste são usados para avaliar os processos ajustados.
• As calibrações relatadas sugerem que uma dinâmica subcrítica quase crítica ajuda a reproduzir agrupamentos realistas.

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# A Deterministic Limit Order Book Simulator with Hawkes-Driven Order Flow


# A Deterministic Limit Order Book Simulator with Hawkes-Driven Order Flow









We present a reproducible research framework for market microstructure combining a deterministic C++ limit order book (LOB) simulator with stochastic order flow generated by multivariate marked Hawkes processes. The paper derives full stability and ergodicity proofs for both linear and nonlinear Hawkes models, implements time-rescaling and goodness-of-fit diagnostics, and calibrates exponential and power-law kernels on Binance BTCUSDT and LOBSTER AAPL datasets. Empirical results highlight the nearly-unstable subcritical regime as essential for reproducing realistic clustering in order flow. All code, datasets, and configuration files are publicly available at https://github.com/sohaibelkarmi/High-Frequency-Trading-Simulator

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.