Как скорость реакции и срочность влияют на автоматическую торговлю

Сводка

В исследовании рассматривается, как скорость реакции и срочность торговли влияют на автоматические стратегии в симулируемых рынках с одной биржей, общедоступным лимитным стаканом и непрерывным сопоставлением в двойном аукционе. Скорость реакции — это время, необходимое стратегии для расчёта ответа на рыночные события; срочность показывает, насколько сильно меняется её поведение по мере приближения дедлайна. Эти параметры расширяют анализ, в котором часто сравнивают ценовые стратегии, оставляя временные эффекты за рамками.

В симуляциях учёт скорости реакции меняет результаты прежних сравнений: простая стратегия SHVR может превосходить более сложный адаптивный алгоритм AA. Добавление параметра темпа трейдерам ZIP создаёт вариант ZIPP, чувствительный к приближению дедлайна, и существенно повышает прибыльность в описанных условиях. Выводы относятся к указанному симулируемому рынку и сами по себе не показывают, что те же рейтинги или улучшения сохранятся на реальных рынках или при других условиях работы биржи.

Ключевые идеи

• Эффективность автоматической торговли зависит от скорости обработки рыночных событий стратегией.
• Срочность показывает, как поведение стратегии меняется по мере приближения дедлайна.
• Учёт скорости реакции может изменить относительную эффективность торговых алгоритмов.
• В симуляциях SHVR может превзойти AA, а параметр темпа повышает прибыльность трейдеров ZIP.

Теги

# Time Matters: Exploring the Effects of Urgency and Reaction Speed in Automated Traders


# Time Matters: Exploring the Effects of Urgency and Reaction Speed in Automated Traders









We consider issues of time in automated trading strategies in simulated financial markets containing a single exchange with public limit order book and continuous double auction matching. In particular, we explore two effects: (i) reaction speed - the time taken for trading strategies to calculate a response to market events; and (ii) trading urgency - the sensitivity of trading strategies to approaching deadlines. Much of the literature on trading agents focuses on optimising pricing strategies only and ignores the effects of time, while real-world markets continue to experience a race to zero latency, as automated trading systems compete to quickly access information and act in the market ahead of others. We demonstrate that modelling reaction speed can significantly alter previously published results, with simple strategies such as SHVR outperforming more complex adaptive algorithms such as AA. We also show that adding a pace parameter to ZIP traders (ZIP-Pace, or ZIPP) can create a sense of urgency that significantly improves profitability.

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.