Симуляции маркет-мейкинга с вероятностями исполнения и неблагоприятным отбором

Сводка

В статье рассматривается, как вероятность исполнения и неблагоприятный отбор влияют на симуляции краткосрочных стратегий маркет-мейкинга. Изучается стратегия стохастического оптимального управления на ликвидных фьючерсах CME, включая контракты на фондовые индексы, сырую нефть и казначейские облигации США. Главный вывод: допущения симуляции о том, исполняются ли лимитные заявки и что происходит с ценами вокруг таких исполнений, могут существенно менять оценку результатов.

Авторы приводят эмпирические данные о том, что более реалистичное моделирование исполнений и более тщательный учёт неблагоприятных исполнений дают более достоверную оценку результатов. Они предупреждают, что методы, моделирующие движения цены независимо от рыночных заявок, могут завышать результаты стратегий на коротком горизонте. В отрывке не указаны конкретная модель исполнения, количественные сравнения результатов или подробная экспериментальная схема, поэтому он подтверждает общий вывод о симуляции, но не позволяет точно оценить смещение.

Ключевые идеи

• Вероятность исполнения может существенно влиять на результаты симуляции маркет-мейкинга.
• При симуляции стратегии следует учитывать неблагоприятные исполнения.
• Независимое моделирование цен и рыночных заявок может завышать краткосрочные результаты стратегии.
• В исследовании подход стохастического оптимального управления проверяется на нескольких ликвидных фьючерсных контрактах.

Теги

# Market Simulation under Adverse Selection


# Market Simulation under Adverse Selection









In this paper, we study the effects of fill probabilities and adverse fills on the trading strategy simulation process. We specifically focus on a stochastic optimal control market-making problem and test the strategy on ES (E-mini S\&P 500), NQ (E-mini Nasdaq 100), CL (Crude Oil) and ZN (10-Year Treasury Note), which are some of the most liquid futures contracts listed on the CME (Chicago Mercantile Exchange). We provide empirical evidence that shows how fill probabilities and adverse fills can significantly affect performance and propose a more prudent simulation framework to deal with this. Many previous works aim to measure different types of adverse selection in the limit order book (LOB), however, they often simulate price processes and market orders independently. This has the ability to largely inflate the performance of a short-term style trading strategy. Our studies show that using more realistic fill probabilities and tracking adverse fills in the strategy simulation process more accurately shows how these types of trading strategies would perform in reality.

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.