تجارتوں کی آمد اعلیٰ تعدد کے ریٹرنز کی تقسیم کو کیسے بناتی ہے

مضمون arXiv papers · مصنف: Eric M. Aldrich et al.

خلاصہ

یہ مقالہ ہر تجارت میں قیمت کی تبدیلیوں کو اس عمل سے الگ کر کے اعلیٰ تعدد کے ایکویٹی منافع کا ماڈل بناتا ہے جو طے کرتا ہے کہ تجارتیں کب آتی ہیں۔ انتہائی مائع، قریب ترین ماہ کے E-mini S&P 500 فیوچر معاہدے کے لیے رپورٹ کیا گیا ہے کہ مقررہ خبروں کو ملحوظ رکھنے کے بعد بہت باریک وقفوں پر تجارتی وقت کے منافع تقریباً گاوسی ہوتے ہیں۔ پھر یہ گاوسی تجارتی وقت کے منافع کو تجارتوں کے درمیانی وقفوں کے ایک ترمیم شدہ مارکوف سوئچنگ ملٹی فریکٹل دورانیہ ماڈل کے ساتھ جوڑتا ہے۔

ماڈل گھڑی کے وقت کے ریٹرنز میں نظر آنے والی بھاری دُموں اور اتار چڑھاؤ کے جھرمٹ کو تجارتوں کے درمیانی وقفوں کی زیادہ پھیلاؤ والی تقسیم سے منسوب کرتا ہے، خواہ انفرادی تجارتی وقت کے ریٹرنز گاوسی ہوں۔ مصنفین مارکیٹ کے دباؤ کا جائزہ لینے کے لیے ٹریڈنگ کی رفتار اور اتار چڑھاؤ کے تعلق کو بھی آگے بڑھاتے ہیں۔ ان کے مطابق شکاگو اور نیویارک/نیو جرسی کے درمیان طبعی فاصلہ نظامی اتار چڑھاؤ کی حد مقرر کر کے غیر معمولی شدید ٹریڈنگ کے دوران استحکام میں مدد دے سکتا ہے۔ یہ نتائج زیرِ مطالعہ معاہدے اور ماڈل کے مفروضوں سے وابستہ ہیں؛ جغرافیائی حد ایک استنباط ہے، مارکیٹ کے رویے کی عمومی ضمانت نہیں۔

اہم خیالات

تجارتی وقت کے منافع کو تجارتوں کی آمد سے الگ کرنا اعلیٰ تعدد کے منافع کے نمونوں کی وضاحت میں مدد دیتا ہے۔
مقررہ خبروں کو ملحوظ رکھنے کے بعد زیرِ مطالعہ فیوچر معاہدے کے تجارتی وقت کے ریٹرنز بہت مختصر وقفوں پر تقریباً گاوسی بتائے گئے ہیں۔
ملٹی فریکٹل دورانیہ ماڈل تجارتوں کے درمیانی وقفوں کی تقسیم کو بیان کرتا ہے۔
تجارتوں کی آمد کی زیادہ پھیلاؤ والی تقسیم گھڑی کے وقت کے ریٹرنز میں بھاری دُمیں اور اتار چڑھاؤ کے جھرمٹ پیدا کر سکتی ہے۔
مصنفین تجویز کرتے ہیں کہ بڑے تجارتی مراکز کے درمیان طبعی فاصلہ نظامی اتار چڑھاؤ کو محدود کر سکتا ہے۔

ٹیگز

فیوچرز ہائی فریکوئنسی ٹریڈنگ شماریات اتار چڑھاؤ مارکیٹ مائیکرو اسٹرکچر

مکمل متن

# The Random Walk of High Frequency Trading

This paper builds a model of high-frequency equity returns by separately modeling the dynamics of trade-time returns and trade arrivals. Our main contributions are threefold. First, we characterize the distributional behavior of high-frequency asset returns both in ordinary clock time and in trade time. We show that when controlling for pre-scheduled market news events, trade-time returns of the highly liquid near-month E-mini S&P 500 futures contract are well characterized by a Gaussian distribution at very fine time scales. Second, we develop a structured and parsimonious model of clock-time returns by subordinating a trade-time Gaussian distribution with a trade arrival process that is associated with a modified Markov-Switching Multifractal Duration (MSMD) model. This model provides an excellent characterization of high-frequency inter-trade durations. Over-dispersion in this distribution of inter-trade durations leads to leptokurtosis and volatility clustering in clock-time returns, even when trade-time returns are Gaussian. Finally, we use our model to extrapolate the empirical relationship between trade rate and volatility in an effort to understand conditions of market failure. Our model suggests that the 1,200 km physical separation of financial markets in Chicago and New York/New Jersey provides a natural ceiling on systemic volatility and may contribute to market stability during periods of extremely heavy trading.

ماخذ کا حوالہ دیتے ہوئے مکمل متن دکھایا گیا ہے، ماخذ کے لائسنس کے تحت۔ لائسنس: abstract CC0

یہ خلاصہ اصل ماخذ سے Stratmill کے تحقیقی ایجنٹ نے لکھا ہے؛ یہ ماخذ کی نقل نہیں۔