随机订单流如何影响价格扩散与交易成本
文章 arXiv papers · 作者: Marcus G. Daniels et al.
总结
本文提出一个市场交易和价格形成的量化模型，将订单到达和撤单视为泊松过程。研究借助物理学启发的分析、量纲推理、模拟和平均场理论，将订单流速率与基本市场特征联系起来。
模型推导了价格扩散、买卖价差和价格冲击之间的尺度关系，并将价格风险和交易成本与流动性供给机制联系起来。其核心观点是，即使订单流随机，为匹配买卖双方也必须存储订单，因此仍可能产生异常价格扩散和时间结构。摘录没有提供实证数据、详细方程或具体校准指导，因此这些结果应视为理论预测，其实际适配程度仍需依据市场数据评估。
核心观点
- 模型将订单到达和撤单视为泊松过程。
- 订单流速率有助于决定价格扩散、价差和价格冲击。
- 存储供需以便匹配交易双方的需要，可能使随机订单流也产生价格结构。
- 模型结合量纲分析、模拟和平均场理论推导尺度关系。
标签
全文
# A quantitative model of trading and price formation in financial markets # A quantitative model of trading and price formation in financial markets We use standard physics techniques to model trading and price formation in a market under the assumption that order arrival and cancellations are Poisson random processes. This model makes testable predictions for the most basic properties of a market, such as the diffusion rate of prices, which is the standard measure of financial risk, and the spread and price impact functions, which are the main determinants of transaction cost. Guided by dimensional analysis, simulation, and mean field theory, we find scaling relations in terms of order flow rates. We show that even under completely random order flow the need to store supply and demand to facilitate trading induces anomalous diffusion and temporal structure in prices.
在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: abstract CC0
此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。