Hạt nhân tác động chéo được phép cho giá martingale và giao dịch không thao túng

Tóm tắt

Công trình này phân tích tác động chéo: giao dịch một tài sản có thể làm dịch chuyển giá của chính nó và giá của các tài sản khác như thế nào. Công trình nghiên cứu các mô hình dựa trên hạt nhân và lựa chọn tham số phù hợp cho ứng dụng giao dịch, tập trung vào hai tính chất. Hạt nhân được phép martingale khiến giá tuân theo martingale trong khi tính đến luồng lệnh tương lai được dự kiến; hạt nhân được phép không có kinh doanh chênh lệch giá thống kê loại trừ khả năng thao túng giá.

Các tác giả xác định mối quan hệ và phần giao nhau giữa hai lớp này, đồng thời đưa ra công thức hiệu chỉnh hạt nhân tác động chéo từ dữ liệu. Họ minh họa kết quả bằng dữ liệu hợp đồng tương lai S&P 500. Phương pháp này cung cấp khuôn khổ để lựa chọn mô hình và hiệu chỉnh thực nghiệm, nhưng phần mô tả ngắn không báo cáo kết quả hiệu chỉnh cụ thể hoặc giải thích hiệu quả của khuôn khổ trong các điều kiện thị trường khác nhau. Đóng góp chủ yếu là xác định các ràng buộc và quy trình của mô hình, chứ không trình bày chiến lược giao dịch hay lợi suất đo được.

Ý chính

• Mô hình tác động chéo mô tả cách giao dịch một tài sản ảnh hưởng đến giá trên nhiều tài sản.
• Hạt nhân được phép martingale tính đến luồng lệnh dự kiến trong khi duy trì giá martingale.
• Hạt nhân được phép không có kinh doanh chênh lệch giá thống kê loại trừ cơ hội thao túng giá.
• Nghiên cứu xác định phần giao nhau giữa hai lớp hạt nhân được phép.
• Nghiên cứu cung cấp công thức hiệu chỉnh và minh họa bằng dữ liệu hợp đồng tương lai S&P 500.

Thẻ

# A characterisation of cross-impact kernels


# A characterisation of cross-impact kernels









Trading a financial asset pushes its price as well as the prices of other assets, a phenomenon known as cross-impact. We consider a general class of kernel-based cross-impact models and investigate suitable parameterisations for trading purposes. We focus on kernels that guarantee that prices are martingales and anticipate future order flow (martingale-admissible kernels) and those that ensure there is no possible price manipulation (no-statistical-arbitrage-admissible kernels). We determine the overlap between these two classes and provide formulas for calibration of cross-impact kernels on data. We illustrate our results using SP500 futures data.

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.