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长记忆交易量与随机流动性下的内幕交易

文章 arXiv papers · 作者: Ben-zhang Yang et al.
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总结

本文扩展 Kyle 内幕交易模型，以纳入具有长记忆的交易量，以及遵循一般随机过程的噪声交易者波动率。模型推导出均衡条件，并据此刻画内幕交易者的最优交易策略、价格冲击和价格波动。所述结果是，当非知情交易量较高时，内幕交易者会更积极地交易，从而导致价格波动异常剧烈。最优策略本身也具有长记忆特征，价格冲击则受到分数噪声影响。

本文提供的是理论模型和明确的均衡结果，而非实证检验或实际交易指引。文中没有说明将结果应用于市场数据所需的随机过程、估计方法或假设条件。因此，其结论描述的是所提模型中的影响；与特定市场的相关性取决于该市场对长记忆和随机流动性假设的符合程度。

核心观点

  • 模型将具有长记忆的交易量和随机噪声交易波动率纳入 Kyle 内幕交易框架。
  • 均衡分析刻画内幕交易者的策略、价格冲击和价格波动。
  • 非知情交易量较高时，内幕交易者会更积极地交易。
  • 最优策略具有长记忆特征，分数噪声也会影响价格冲击。

标签

市场微观结构统计学波动率
全文
# Equilibrium price and optimal insider trading strategy under stochastic liquidity with long memory


# Equilibrium price and optimal insider trading strategy under stochastic liquidity with long memory









In this paper, the Kyle model of insider trading is extended by characterizing the trading volume with long memory and allowing the noise trading volatility to follow a general stochastic process. Under this newly revised model, the equilibrium conditions are determined, with which the optimal insider trading strategy, price impact and price volatility are obtained explicitly. The volatility of the price volatility appears excessive, which is a result of the fact that a more aggressive trading strategy is chosen by the insider when uninformed volume is higher. The optimal trading strategy turns out to possess the property of long memory, and the price impact is also affected by the fractional noise.

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。