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广义订单流失衡与短期股价分析

文章 arXiv papers · 作者: Yuhan Su et al.
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总结

本文提出广义订单流失衡指标，以解释短期股价变化。其构造考虑了实际交易中非最小报价单位的变化，扩展了传统订单流失衡（OFI）和订单流平稳化指标（log-OFI）。实证分析使用CSI 500成分股的高频订单簿快照，并选取十只股票进行详细比较。

作者报告称，广义指标比原始指标更能解释价格变化。通过线性回归评估的广义稳态化订单流失衡（log-GOFI），在30秒、一分钟和五分钟预测区间的样本外平均R平方更高；论文还报告称，该指标在这些时间尺度上的可解释性更稳定。这些结果仅适用于所述样本和评估方式。摘录未说明完整股票范围、数据时期、模型设定，也未说明这些改进能否推广到其他市场和交易条件。

核心观点

  • 所提出的失衡指标考虑了已成交交易中非最小报价单位的变化。
  • 研究使用高频订单簿数据，将广义指标与OFI和log-OFI进行比较。
  • 实证样本聚焦于CSI 500只股票，并选取十只进行比较。
  • 报告称，广义指标在三个短期区间内具有更强的样本外解释力。
  • 报告的证据无法证明结果可推广到研究样本和设定之外。

标签

股票市场微观结构高频交易统计学
全文
# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance


# The Price Impact of Generalized Order Flow Imbalance









Order flow imbalance can explain short-term changes in stock price. This paper considers the change of non-minimum quotation units in real transactions, and proposes a generalized order flow imbalance construction method to improve Order Flow Imbalance (OFI) and Stationarized Order Flow Imbalance (log-OFI). Based on the high-frequency order book snapshot data, we conducted an empirical analysis of the CSI 500 constituent stocks. In order to facilitate the presentation, we selected 10 stocks for comparison. The two indicators after the improvement of the generalized order flow imbalance construction method both show a better ability to explain changes in stock prices. Especially Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI), using a linear regression model, on the time scales of 30 seconds, 1 minute, and 5 minutes, the average R-squared out of sample compared with Order Flow Imbalance (OFI) 32.89%, 38.13% and 42.57%, respectively increased to 83.57%, 85.37% and 86.01%. In addition, we found that the interpretability of Generalized Stationarized Order Flow Imbalance (log-GOFI) showed stronger stability on all three time scales.

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此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。