Моделирование влияния потока заявок на цену и риска ликвидности на фьючерсах Nikkei

Сводка

В исследовании разработана модель, связывающая поток заявок, влияние на цену и рыночную цену риска ликвидности. Анализ выводит дифференциальное уравнение и предлагает два решения в замкнутом виде. Одно воспроизводит линейное влияние потока заявок, характерное для классической модели информированного трейдера; при меньшей асимметрии информации модель даёт S-образную зависимость между потоком заявок и влиянием на цену.

Авторы проверяют модель на внутридневных данных по фьючерсам Nikkei и сравнивают оценённое влияние с эвристическими функциями, используемыми в отрасли. Они полагают, что модель может оценивать параметры риска ликвидности и давать возможное объяснение стохастической волатильности и корреляциям. Также показано, что глубина рынка отражает рыночную цену риска ликвидности. В документе не указаны период выборки, количественная точность модели или издержки исполнения, поэтому он предлагает подход к моделированию, но не даёт достаточно данных для оценки практических результатов торговли.

Ключевые идеи

• Модель связывает влияние потока заявок на цену с рыночной ценой риска ликвидности.
• Среди решений модели есть линейная и S-образная кривые влияния на цену.
• Для оценки влияния и сравнения с отраслевыми эвристиками используются внутридневные данные по фьючерсам Nikkei.
• Модель связывает параметры риска ликвидности со стохастической волатильностью и корреляцией.
• Показано, что глубина рынка содержит информацию о цене риска ликвидности.

Теги

# Market Price of Trading Liquidity Risk and Market Depth


# Market Price of Trading Liquidity Risk and Market Depth









Price impact of a trade is an important element in pre-trade and post-trade analyses. We introduce a framework to analyze the market price of liquidity risk, which allows us to derive an inhomogeneous Bernoulli ordinary differential equation. We obtain two closed form solutions, one of which reproduces the linear function of the order flow in Kyle (1985) for informed traders. However, when traders are not as asymmetrically informed, an S-shape function of the order flow is obtained. We perform an empirical intra-day analysis on Nikkei futures to quantify the price impact of order flow and compare our results with industry's heuristic price impact functions. Our model of order flow yields a rich framework for not only to estimate the liquidity risk parameters, but also to provide a plausible cause of why volatility and correlation are stochastic in nature. Finally, we find that the market depth encapsulates the market price of liquidity risk.

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.