用于高频价格与交易的多元 Hawkes 模型
文章 arXiv papers · 作者: E. Bacry et al.
总结
本文介绍一种用于高频市场价格和交易活动的多元 Hawkes 点过程模型。四个交互核分别表示交易到达的自激效应、价格变化的均值回归、交易到达对价格变动的影响，以及价格变化对交易活动的反馈。这些组成部分旨在共同刻画价格变动时点不规则、价格增量离散、短期均值回归，以及不同时间尺度相关性变化等特征。
该框架还模拟市场冲击，包括凹形、类似平方根的响应及其随后回归。作者说明，可以通过依据经验条件均值强度估计交互核，从匿名市场数据中估计完整的冲击曲线。研究提供了数值示例、真实数据应用，并与早期方法进行比较。本文介绍模型能力和演示，但没有给出具体绩效结果，也没有证据证明估计出的冲击曲线可以直接转化为盈利交易策略。
核心观点
- 模型使用四个交互核表示交易、价格变动和交易活动之间的相互作用。
- 模型旨在刻画离散价格变动和短期均值回归等高频价格模式。
- Hawkes 框架模拟市场冲击及其随时间的逐渐消退。
- 根据条件均值强度估计的交互核，可用于从匿名数据推断冲击曲线。
- 所述应用并未证明该模型能产生盈利策略。
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全文
# 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.
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