Mô hình hóa tác động giá của dòng lệnh bằng phân phối chuyển tiếp hỗn hợp
Tóm tắt
Bài nghiên cứu mô hình hóa ảnh hưởng của chuỗi sự kiện dòng lệnh lên giá tài sản. Nghiên cứu mở rộng các mô hình tác động trước đây vốn xem dòng lệnh là ngoại sinh và chủ yếu tóm tắt bằng tương quan từng cặp. Thay vào đó, nghiên cứu biểu diễn trực tiếp dòng lệnh như một quá trình rời rạc, phân biệt sự kiện làm thay đổi giá với sự kiện không làm thay đổi giá, rồi kết hợp các nhóm này với dấu lệnh để tạo thành biến bốn trạng thái.
Mô hình Phân phối Chuyển tiếp Hỗn hợp cung cấp một xấp xỉ gọn cho chuỗi Markov bậc cao. Các tác giả báo cáo mô hình nắm bắt tương quan có điều kiện giữa các sự kiện có dấu và tái tạo đồ thị đặc trưng cho cả cổ phiếu có bước giá nhỏ lẫn bước giá lớn. Họ cũng mô tả phương pháp hiệu chỉnh linh hoạt cho mô hình có nhiều tham số. Phân tích ngoài mẫu được trình bày làm bằng chứng chống khớp quá mức, dù tài liệu không nêu chi tiết tập dữ liệu, thước đo đánh giá hay kết quả hiệu suất giao dịch.
Ý chính
- Mô hình xem dòng lệnh là chuỗi sự kiện rời rạc thay vì quá trình ngoại sinh chỉ được mô tả bằng tương quan từng cặp.
- Trạng thái thay đổi giá và dấu lệnh tạo nên biểu diễn dòng lệnh bốn trạng thái.
- Phân phối Chuyển tiếp Hỗn hợp xấp xỉ động thái Markov bậc cao bằng cấu trúc gọn.
- Mô hình được báo cáo là nắm bắt tương quan giữa các sự kiện có dấu và đồ thị đặc trưng ở các mức bước giá khác nhau.
- Phân tích ngoài mẫu được dùng để đánh giá liệu mô hình nhiều tham số có khớp quá mức hay không.
Thẻ
Toàn văn
# 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.
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.