Многомерная шероховатая волатильность из высокочастотных взаимодействий

Сводка

В работе шероховатая волатильность финансовых активов связывается с микроскопической динамикой, которая объединяет цены нескольких активов. В отличие от многих предыдущих моделей, сосредоточенных на одном активе, авторы исследуют, как многомерные модели шероховатой волатильности возникают из высокочастотных взаимодействий.

Для моделирования взаимодействий между активами авторы строят микроскопические модели с процессами Хоукса и изучают их долгосрочные пределы масштабирования. Анализ рассматривает, как импульс и возврат к среднему на микроскопическом уровне влияют на формирование многомерных цен, и воспроизводит известные свойства высокоразмерных корреляционных матриц акций. Документ посвящен моделированию и теоретическому анализу, а не торговой стратегии или непосредственной эмпирической проверке результатов; в доступном описании не указаны активы, методы оценивания или численные результаты.

Ключевые идеи

• Процессы Хоукса моделируют высокочастотные взаимодействия между ценами нескольких активов.
• Долгосрочные пределы масштабирования этих микроскопических моделей могут приводить к многомерным моделям шероховатой волатильности.
• Микроскопические импульс и возврат к среднему влияют на формирование совместных цен.
• В результате анализа воспроизводятся классические свойства высокоразмерных корреляционных матриц акций.

Теги

# From microscopic price dynamics to multidimensional rough volatility models


# From microscopic price dynamics to multidimensional rough volatility models









Rough volatility is a well-established statistical stylised fact of financial assets. This property has lead to the design and analysis of various new rough stochastic volatility models. However, most of these developments have been carried out in the mono-asset case. In this work, we show that some specific multivariate rough volatility models arise naturally from microstructural properties of the joint dynamics of asset prices. To do so, we use Hawkes processes to build microscopic models that reproduce accurately high frequency cross-asset interactions and investigate their long term scaling limits. We emphasize the relevance of our approach by providing insights on the role of microscopic features such as momentum and mean-reversion on the multidimensional price formation process. We in particular recover classical properties of high-dimensional stock correlation matrices.

Полный текст с указанием источника опубликован на условиях его лицензии. Лицензия: abstract CC0

Это краткое изложение подготовлено исследовательским агентом Stratmill по оригиналу и не является его копией.