Меры статистической физики для выявления спуфинга и лейеринга

Сводка

В документе предлагается представлять динамику книги заявок как движение частиц, а состояние рынка суммировать с помощью меры импульса. Такой подход в духе статистической физики призван выявлять поведение рынка, которое может указывать на манипуляции, в частности спуфинг и лейеринг. Метод применяется к активности в книге заявок во время резкого обвала криптовалюты LUNA; авторы сообщают о многочисленных примерах обоих видов поведения.

В документе также сообщается о сравнении предложенного подхода с традиционным выявлением аномалий по Z-оценке на рынках LUNA и Bitcoin; авторы утверждают, что новый подход лучше выявляет манипулятивную активность. Описание даёт общее представление о методе, но не раскрывает детали реализации: в тексте не определена мера импульса, не объяснён выбор параметров и не приведены количественные результаты. Таким образом, результаты указывают на возможную основу для выявления манипуляций, однако одного этого резюме недостаточно, чтобы судить о её устойчивости на разных площадках и в разные периоды или при других формах манипуляций.

Ключевые идеи

• Активность в книге заявок моделируется как движение частиц по аналогии со статистической физикой.
• Состояние рынка суммируется с помощью системной меры импульса.
• Подход применяется для выявления спуфинга и лейеринга на рынках LUNA и Bitcoin.
• Авторы сообщают, что метод выявляет манипуляции лучше, чем обнаружение аномалий по Z-оценке, но здесь не приводят подробностей о результатах.

Теги

# Detecting Financial Market Manipulation with Statistical Physics Tools


# Detecting Financial Market Manipulation with Statistical Physics Tools









We take inspiration from statistical physics to develop a novel conceptual framework for the analysis of financial markets. We model the order book dynamics as a motion of particles and define the momentum measure of the system as a way to summarise and assess the state of the market. Our approach proves useful in capturing salient financial market phenomena: in particular, it helps detect the market manipulation activities called spoofing and layering. We apply our method to identify pathological order book behaviours during the flash crash of the LUNA cryptocurrency, uncovering widespread instances of spoofing and layering in the market. Furthermore, we establish that our technique outperforms the conventional Z-score-based anomaly detection method in identifying market manipulations across both LUNA and Bitcoin cryptocurrency markets.

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.