Mạng dẫn-trễ bền vững dự báo dòng lệnh FX và giá trung bình

Tóm tắt

Tài liệu giới thiệu phương pháp suy luận mạng dẫn-trễ từ hành động của từng tác nhân, sau đó áp dụng vào dữ liệu ngoại hối phân tách theo từng nhà giao dịch. Tài liệu đưa ra tính bền vững của mạng như một lời giải thích cho việc hoạt động của một nhà giao dịch có thể giúp dự báo dòng lệnh sau đó từ những nhà giao dịch khác. Phân tích cũng xem xét liệu giá trong quá khứ có định hình hành động của nhà giao dịch, từ đó giúp dự báo thay đổi trong mức giá trung bình họ phải trả hay không.

Các mô hình rừng ngẫu nhiên được dùng để đánh giá dự báo theo giờ về hành vi giao dịch của nhà đầu tư cá nhân. Kết quả được báo cáo cho thấy khả năng dự báo mạnh đối với cả hướng dòng lệnh và hướng giá giao dịch trung bình. Các tác giả cho rằng những quy luật này có thể quan trọng với nhà môi giới và hệ thống ghép lệnh, đồng thời diễn giải tương tác giữa các nhà giao dịch là một lý do khiến hoạt động có thể phát sinh nội sinh. Bản tóm tắt không nêu chi tiết mẫu, cấu hình mô hình, thước đo hiệu suất bằng số hay bằng chứng ngoài các kết quả đã nêu, nên không thể đánh giá độc lập độ tin cậy và khả năng khái quát của phát hiện.

Ý chính

• Mạng dẫn-trễ có thể biểu diễn mối quan hệ giữa hành động của từng nhà giao dịch.
• Các mạng suy luận được báo cáo là bền vững theo thời gian, hỗ trợ dự báo dòng lệnh.
• Giao dịch phụ thuộc vào giá quá khứ có thể giúp dự báo hướng thay đổi của giá trung bình mà nhà giao dịch phải trả.
• Rừng ngẫu nhiên cho thấy khả năng dự báo theo giờ được báo cáo đối với hướng dòng lệnh của nhà đầu tư cá nhân và hướng giá giao dịch trung bình.
• Các tác giả liên hệ tương tác giữa nhà giao dịch với sự hình thành nội sinh của hoạt động thị trường.

Thẻ

# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market


# Statistically validated lead-lag networks and inventory prediction in the foreign exchange market









We introduce a method to infer lead-lag networks of agents' actions in complex systems. These networks open the way to both microscopic and macroscopic states prediction in such systems. We apply this method to trader-resolved data in the foreign exchange market. We show that these networks are remarkably persistent, which explains why and how order flow prediction is possible from trader-resolved data. In addition, if traders' actions depend on past prices, the evolution of the average price paid by traders may also be predictable. Using random forests, we verify that the predictability of both the sign of order flow and the direction of average transaction price is strong for retail investors at an hourly time scale, which is of great relevance to brokers and order matching engines. Finally, we argue that the existence of trader lead-lag networks explains in a self-referential way why a given trader becomes active, which is in line with the fact that most trading activity has an endogenous origin.

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.