Прогнозирование дисбаланса потока заявок с помощью процессов Хоукса

Сводка

В статье изучается дисбаланс потока заявок (OFI) — показатель асимметрии событий на стороне спроса и предложения, связанный с краткосрочным направлением цены. Для оценки OFI используются процессы Хоукса, моделирующие запаздывающую зависимость между потоками заявок на покупку и продажу. Авторы также предлагают способ прогнозировать распределение OFI на ближайший период и методы сравнения прогнозов нескольких моделей.

Подход применяется к тиковым данным Национальной фондовой биржи. В этом сравнении процесс Хоукса с ядром в виде суммы экспонент даёт лучший прогноз среди проверенных моделей. В описании не названы сравниваемые модели, горизонт прогнозирования, метрики оценки или результаты торговли. Прогнозирование распределений OFI может помочь оценивать модели, но приведённый результат сам по себе не доказывает прибыльность после учёта издержек исполнения или применимость к другим площадкам.

Ключевые идеи

• Потоки событий спроса и предложения могут быть асимметричными и зависимыми, а их дисбаланс может быть связан с движением цены.
• Процессы Хоукса моделируют запаздывающую зависимость между потоками заявок на покупку и продажу, используемыми для оценки OFI.
• В статье прогнозируется распределение OFI на ближайший период и сравниваются прогнозы нескольких моделей.
• На описанных тиковых данных биржи ядро Хоукса в виде суммы экспонент даёт лучший прогноз среди проверенных моделей.

Теги

# Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance


# Forecasting High Frequency Order Flow Imbalance









Market information events are generated intermittently and disseminated at high speeds in real-time. Market participants consume this high-frequency data to build limit order books, representing the current bids and offers for a given asset. The arrival processes, or the order flow of bid and offer events, are asymmetric and possibly dependent on each other. The quantum and direction of this asymmetry are often associated with the direction of the traded price movement. The Order Flow Imbalance (OFI) is an indicator commonly used to estimate this asymmetry. This paper uses Hawkes processes to estimate the OFI while accounting for the lagged dependence in the order flow between bids and offers. Secondly, we develop a method to forecast the near-term distribution of the OFI, which can then be used to compare models for forecasting OFI. Thirdly, we propose a method to compare the forecasts of OFI for an arbitrarily large number of models. We apply the approach developed to tick data from the National Stock Exchange and observe that the Hawkes process modeled with a Sum of Exponential's kernel gives the best forecast among all competing models.

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.