Устойчивые сети опережения и запаздывания прогнозируют поток заявок FX и средние цены

Сводка

В документе представлен метод выявления сетей опережения и запаздывания по действиям отдельных участников; затем он применяется к данным валютного рынка с идентификацией трейдеров. Устойчивость таких сетей объясняет, почему действия одного трейдера могут помогать прогнозировать последующий поток заявок других трейдеров. Также анализируется, влияют ли прошлые цены на действия трейдеров и позволяют ли они предсказывать изменения средней цены их сделок.

Для оценки почасовых прогнозов розничных инвесторов используются модели случайного леса. Согласно результатам, хорошо прогнозируются и направление потока заявок, и направление средней цены сделок. Авторы предполагают, что эти закономерности важны для брокеров и систем сопоставления заявок, и рассматривают взаимодействие трейдеров как одну из причин эндогенного возникновения рыночной активности. В кратком описании нет сведений о выборке, настройках моделей, численных показателях эффективности или дополнительных свидетельствах, поэтому независимо оценить силу и общность выводов нельзя.

Ключевые идеи

• Сети опережения и запаздывания могут описывать взаимосвязи между действиями отдельных трейдеров.
• Согласно результатам, выявленные сети сохраняются во времени и помогают прогнозировать поток заявок.
• Торговля с учётом прошлых цен может делать направление средней цены, уплачиваемой трейдерами, предсказуемым.
• Согласно результатам, случайные леса позволяют прогнозировать направление розничного потока заявок и средней цены сделок на часовом горизонте.
• Авторы связывают взаимодействие трейдеров с эндогенным возникновением рыночной активности.

Теги

# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market


# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market









We introduce a method to infer lead-lag networks of agents' actions in complex systems. These networks open the way to both microscopic and macroscopic states prediction in such systems. We apply this method to trader-resolved data in the foreign exchange market. We show that these networks are remarkably persistent, which explains why and how order flow prediction is possible from trader-resolved data. In addition, if traders' actions depend on past prices, the evolution of the average price paid by traders may also be predictable. Using random forests, we verify that the predictability of both the sign of order flow and the direction of average transaction price is strong for retail investors at an hourly time scale, which is of great relevance to brokers and order matching engines. Finally, we argue that the existence of trader lead-lag networks explains in a self-referential way why a given trader becomes active, which is in line with the fact that most trading activity has an endogenous origin.

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.