Mô hình Hawkes đa biến cho giá và giao dịch tần suất cao

Tóm tắt

Nghiên cứu này giới thiệu mô hình quá trình điểm Hawkes đa biến cho giá thị trường và hoạt động giao dịch tần suất cao. Bốn hạt nhân tương tác biểu diễn sự tự kích thích trong thời điểm phát sinh giao dịch, hồi quy về trung bình trong biến động giá, tác động của các giao dịch đến lên biến động giá và phản hồi từ biến động giá đến hoạt động giao dịch. Kết hợp lại, các thành phần này được thiết kế để nắm bắt những đặc điểm như thời điểm biến động giá không đều, mức biến động giá rời rạc, hồi quy về trung bình trong khung thời gian ngắn và tương quan thay đổi qua các thang thời gian.

Khuôn khổ này cũng mô hình hóa tác động thị trường, gồm phản ứng lõm dạng căn bậc hai và sự suy giảm tiếp theo của phản ứng đó. Các tác giả giải thích rằng có thể ước tính toàn bộ hồ sơ tác động từ dữ liệu thị trường ẩn danh bằng cách ước tính các hạt nhân từ cường độ trung bình có điều kiện thực nghiệm. Nghiên cứu đưa ra các ví dụ số, ứng dụng dữ liệu thực và so sánh với những cách tiếp cận trước đó. Tài liệu mô tả năng lực mô hình hóa và các minh họa, nhưng không đưa ra kết quả hiệu quả cụ thể hay bằng chứng cho thấy hồ sơ tác động ước tính trực tiếp chuyển thành các chiến lược giao dịch sinh lời.

Ý chính

• Mô hình dùng bốn hạt nhân để biểu diễn tương tác giữa giao dịch, biến động giá và hoạt động giao dịch.
• Mô hình hướng đến việc nắm bắt các mẫu giá tần suất cao, gồm biến động rời rạc và hồi quy về trung bình ngắn hạn.
• Khuôn khổ Hawkes mô hình hóa tác động thị trường và sự suy giảm của tác động theo thời gian.
• Có thể dùng ước tính hạt nhân từ cường độ trung bình có điều kiện để suy ra hồ sơ tác động từ dữ liệu ẩn danh.
• Các ứng dụng được mô tả không chứng minh mô hình tạo ra chiến lược sinh lời.

Thẻ

# Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics


# Hawkes model for price and trades high-frequency dynamics









We introduce a multivariate Hawkes process that accounts for the dynamics of market prices through the impact of market order arrivals at microstructural level. Our model is a point process mainly characterized by 4 kernels associated with respectively the trade arrival self-excitation, the price changes mean reversion the impact of trade arrivals on price variations and the feedback of price changes on trading activity. It allows one to account for both stylized facts of market prices microstructure (including random time arrival of price moves, discrete price grid, high frequency mean reversion, correlation functions behavior at various time scales) and the stylized facts of market impact (mainly the concave-square-root-like/relaxation characteristic shape of the market impact of a meta-order). Moreover, it allows one to estimate the entire market impact profile from anonymous market data. We show that these kernels can be estimated from the empirical conditional mean intensities. We provide numerical examples, application to real data and comparisons to former approaches.

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.