Сокращённые стохастические модели ликвидности рынка лимитных заявок

Сводка

В статье разрабатываются параметрические стохастические модели рынков лимитных заявок, расширяющие классические модели идеально ликвидных рынков небольшим набором факторов риска, описывающих ликвидность книги заявок. Сокращённая форма призвана сохранить аналитическую простоту: модели можно калибровать и анализировать стандартными методами для многомерных стохастических процессов. Авторы утверждают, что такое компактное представление позволяет учитывать ряд свойств рынка, выявленных исследованиями микроструктуры.

Модель непрерывного времени с тремя факторами калибруется на данных Копенгагенской фондовой биржи. Калибровка показывает возврат ликвидности к среднему и эффект вытеснения, влияющий на последующую динамику срединной цены. Авторы также представляют динамические модели как способ изучать устойчивость рынка после шоков ликвидности. Описанные данные ограничиваются калибровкой на данных одной биржи; в резюме нет результатов прогноза вне выборки, подробностей калибровки или доказательств того, что такое поведение наблюдается на других рынках. Работа предлагает модель динамики ликвидности, а не торговую стратегию.

Ключевые идеи

• Свойства ликвидности можно представить, добавив небольшое число факторов риска к классической модели рынка.
• Предложенные стохастические модели рассчитаны на использование стандартных методов калибровки и анализа.
• Калибровка на данных Копенгагенской фондовой биржи выявляет возврат ликвидности к среднему и эффект вытеснения, влияющий на дальнейшие движения срединной цены.
• Динамическую модель можно использовать для анализа устойчивости после шоков ликвидности.

Теги

# Reduced form modeling of limit order markets


# Reduced form modeling of limit order markets









This paper proposes a parametric approach for stochastic modeling of limit order markets. The models are obtained by augmenting classical perfectly liquid market models by few additional risk factors that describe liquidity properties of the order book. The resulting models are easy to calibrate and to analyze using standard techniques for multivariate stochastic processes. Despite their simplicity, the models are able to capture several properties that have been found in microstructural analysis of limit order markets. Calibration of a continuous-time three-factor model to Copenhagen Stock Exchange data exhibits e.g.\ mean reversion in liquidity as well as the so called crowding out effect which influences subsequent mid-price moves. Our dynamic models are well suited also for analyzing market resiliency after liquidity shocks.

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.