مکسچر ٹرانزیشن ڈسٹری بیوشنز سے آرڈر فلو کے قیمت پر اثر کی ماڈلنگ
خلاصہ
یہ مقالہ ماڈل کرتا ہے کہ آرڈر فلو واقعات کی ترتیب اثاثوں کی قیمتوں کو کیسے متاثر کرتی ہے۔ یہ ان پرانے اثراتی ماڈلز کو آگے بڑھاتا ہے جنہوں نے آرڈر فلو کو خارجی سمجھا اور زیادہ تر جوڑی وار باہمی تعلقات سے بیان کیا۔ اس کے بجائے، یہ آرڈر فلو کو براہِ راست ایک مجزا عمل کے طور پر پیش کرتا ہے، قیمت بدلنے اور نہ بدلنے والے واقعات میں فرق کرتا ہے، اور ان زمروں کو آرڈر کی علامات کے ساتھ ملا کر چار حالتوں کا متغیر بناتا ہے۔
مکسچر ٹرانزیشن ڈسٹری بیوشن ماڈل اعلیٰ ترتیب والی مارکوف چین کا مختصر متبادل فراہم کرتا ہے۔ مصنفین رپورٹ کرتے ہیں کہ یہ علامت زدہ واقعات کے مشروط باہمی تعلقات کو گرفت میں لیتا اور چھوٹے اور بڑے ٹک والے اسٹاکس کے سگنیچر پلاٹس دوبارہ پیدا کرتا ہے۔ وہ کئی پیرامیٹرز والے ماڈلز کے لیے لچک دار کیلیبریشن طریقہ بھی بیان کرتے ہیں۔ نمونے سے باہر کا تجزیہ اوورفٹنگ کے خلاف ثبوت کے طور پر پیش کیا گیا ہے، اگرچہ دستاویز تفصیلی ڈیٹا سیٹس، تشخیصی پیمانوں یا ٹریڈنگ کارکردگی کے نتائج نہیں دیتی۔
اہم خیالات
- ماڈل آرڈر فلو کو صرف جوڑی وار تعلقات سے بیان کردہ خارجی عمل کے بجائے مجزا واقعات کی ترتیب سمجھتا ہے۔
- قیمت بدلنے کی حیثیت اور آرڈر کی علامت مل کر آرڈر فلو کی چار حالتوں والی نمائندگی بناتے ہیں۔
- مکسچر ٹرانزیشن ڈسٹری بیوشنز اعلیٰ ترتیب کی مارکوف حرکیات کا مختصر ڈھانچے سے تخمینہ لگاتی ہیں۔
- رپورٹ کے مطابق ماڈل مختلف ٹک سائز میں علامت زدہ واقعات کے تعلقات اور سگنیچر پلاٹس کو گرفت میں لیتا ہے۔
- کئی پیرامیٹرز والے ماڈل کی اوورفٹنگ جانچنے کے لیے نمونے سے باہر کا تجزیہ کیا گیا ہے۔
ٹیگز
مکمل متن
# Linear models for the impact of order flow on prices II. The Mixture Transition Distribution model # Linear models for the impact of order flow on prices II. The Mixture Transition Distribution model Modeling the impact of the order flow on asset prices is of primary importance to understand the behavior of financial markets. Part I of this paper reported the remarkable improvements in the description of the price dynamics which can be obtained when one incorporates the impact of past returns on the future order flow. However, impact models presented in Part I consider the order flow as an exogenous process, only characterized by its two-point correlations. This assumption seriously limits the forecasting ability of the model. Here we attempt to model directly the stream of discrete events with a so-called Mixture Transition Distribution (MTD) framework, introduced originally by Raftery (1985). We distinguish between price-changing and non price-changing events and combine them with the order sign in order to reduce the order flow dynamics to the dynamics of a four-state discrete random variable. The MTD represents a parsimonious approximation of a full high-order Markov chain. The new approach captures with adequate realism the conditional correlation functions between signed events for both small and large tick stocks and signature plots. From a methodological viewpoint, we discuss a novel and flexible way to calibrate a large class of MTD models with a very large number of parameters. In spite of this large number of parameters, an out-of-sample analysis confirms that the model does not overfit the data.
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۔