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2022-05-05
英文标题:
《Trade arrival dynamics and quote imbalance in a limit order book》
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作者:
Alexander Lipton, Umberto Pesavento, Michael G Sotiropoulos
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最新提交年份:
2013
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英文摘要:
  We examine the dynamics of the bid and ask queues of a limit order book and their relationship with the intensity of trade arrivals. In particular, we study the probability of price movements and trade arrivals as a function of the quote imbalance at the top of the limit order book. We propose a stochastic model in an attempt to capture the joint dynamics of the top of the book queues and the trading process, and describe a semi-analytic approach to calculate the relative probability of market events. We calibrate the model using historical market data and discuss the quality of fit and practical applications of the results.
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中文摘要:
我们研究了限价订单的买卖队列的动态及其与贸易到达强度的关系。特别是,我们研究了价格变动和贸易到达的概率,作为限额订单顶部报价不平衡的函数。我们提出了一个随机模型,试图捕捉顶部排队和交易过程的联合动态,并描述了一种半解析方法来计算市场事件的相对概率。我们使用历史市场数据对模型进行了校准,并讨论了拟合质量和结果的实际应用。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Trading and Market Microstructure        交易与市场微观结构
分类描述:Market microstructure, liquidity, exchange and auction design, automated trading, agent-based modeling and market-making
市场微观结构,流动性,交易和拍卖设计,自动化交易,基于代理的建模和做市
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2022-5-5 06:10:44
alimit订单中的贸易到达动态和报价不平衡Alexander Lipton*, Umberto Pesavento+和Michael G Sotiropoulos2013年12月2日摘要我们研究了限价订单的买入和卖出队列的动态,以及它们与贸易到达强度的关系。特别是,我们要研究价格变动和贸易到达的概率,作为限额订单顶部报价不平衡的函数。我们提出了一个随机模型,试图捕捉顶部排队和交易过程的联合动态,并描述了一种计算市场事件相对概率的半解析方法。我们使用历史市场数据校准模型,并讨论结果的质量和实际应用。1简介计算机驱动交易的盛行已经从根本上改变了几个资产类别的市场结构,最显著的是股票和期货。这吸引了受实践和学术动机驱动的研究人员的兴趣。早期的研究采用了计量经济学的方法来探索电子交易场所内的流动和价格之间的关系[8,7,5,13],而后来的研究则侧重于理解和减少大订单造成的价格影响[1,4]。最近,一些研究人员将重点放在了点过程[12,3]、排队理论[6]和代理效用函数[2]在电子市场建模中的应用上。电子交易的参与者分为几个类别,具有不同的特征和目标。
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2022-5-5 06:10:49
尽管由于同一市场参与者经常在同一时间以多种身份进行互动,因此任何正式的分类都是模糊的*美国银行美林和帝国理工学院+美国银行美林+美国银行美林时间,算法交易员大致可分为以下几类:市场庄家,他们在市场中提供最多流动性,并试图以最小的持续时间风险捕获买入价差;系统交易者和套利者,他们通常试图从不同证券价格之间的价格错位和统计关系中获利;以及代理经纪人,他们根据客户的行为进行大额交易。无论目标如何,公共电子场所中的所有市场参与者都会通过在alimit订单簿中添加和删除流动性来促进价格形成,在该订单簿中发布报价并匹配订单。在这里,我们将从代理经纪人的角度分析价格和交易的动态,面对的任务是在设定的时间范围内以尽可能最好的价格买卖给定数量的股票。经纪人通常寻求从各种市场渠道获得流动性,包括公共交易所、暗箱操作和内部流动性来源。在公开交易中,经纪人可以选择是从远侧(即购买订单的请求方或出售订单的出价方)移除流动性,还是向订单簿的近侧添加流动性。这两种策略都有其优势和交易效果。在消除流动性时,一方支付全部利差,但可以自由选择交易时间。当被动发帖时,你会避免支付差价,但会放弃时机选择。为了探索这种贸易效应,我们研究了价格动态和贸易强度之间的关系。
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2022-5-5 06:10:52
在接下来的部分中,我们将首先根据订单状态计算经验平均价格变动和等待时间。然后,我们试图通过引入三维扩散的随机模型来捕捉主要特征。我们根据模型计算价格变动和交易发生的概率,并根据最近的历史市场数据进行校准。2实证观察市场从业者的一个共同直觉是,书的顶部显示的订单大小反映了市场的总体意图。当出价时可获得的股票数量超过ask时,参与者预计下一轮的价格走势是向上的,而ask则相反。这就是为什么,例如,代表客户处理订单的经纪人可能会担心在近端发布过多的订单,从而向市场的其他部分显示他的意图。为了对这种直觉进行量化和建模,我们计算了一些与订单微观结构相关的数量,这些数量取决于其买卖不平衡系数qb- qaqb+qa,(1)其中qband qa是在书的顶部张贴的投标和询价数量。正(负)不平衡表示出价(要求)方的订单较重。图1:平均中间价变动通过买卖价差和等待时间正常化,直到下一次中间价变动作为账面不平衡的函数。这些数据清楚地显示了在这里考虑的短时间尺度下价格的非鞅性质。在这种情况下,在一本高度不平衡的书中,平均价格变动可能高达差价的三分之一。显示的数据是通过平均VOD的中间价格移动得到的。L 2012年第一季度的所有交易日。这些数据是根据书中最初的不平衡进行的,并在整个交易日进行平均。
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2022-5-5 06:10:56
通过将价格变化的日平均值作为独立数据点来计算误差条。日均变化显示的误差条非常小,在上图中几乎看不到。tpbpaqbqatpbpaqbqatpbpaqbqatpqSTPBAQBQATPBPAQBQAtpqSTPBAQBQATPBPAQBQAtpq。。。表1:价格变动和交易到达前的等待时间。我们用元组(ti、pbi、pai、qbi、qai)表示报价更新,其数量分别表示报价更新的时间、新的最佳出价、新的最佳出价、最佳出价的股份数、最佳出价的股份数和最高出价的股份数。只有一个价格或数量的变化足以触发报价更新的发布,即表格中的新行。在同一表格中,我们用元组(~tj,~pj,~qj,~sj)表示交易执行,数量表示时间、价格、数量和交易方。该序列用于计算价格变动和下一个交易到达前的等待时间,如文本图1所示,我们显示了账面不平衡对平均中间价格变动和下一个价格变动前的等待时间的影响。我们通过考虑最佳出价或最佳出价的下一次变化确定的停止时间来计算这些数量。因此,平均价格变化与条件上涨和下跌概率有关,这在文献[6]中已被考虑过。在这里,我们使用相同的概率来计算价格跳跃的平均大小。正如预期的那样,较高的账面失衡表明了市场的总体交易能力,并且平均而言,是中等价格变动的良好预测因素。直到下一个滴答声的价格变化很好地近似于不平衡的线性函数,通常远低于买卖价差,即使是高度不平衡的订单。
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2022-5-5 06:10:59
换句话说,尽管账面失衡可能被用作下一轮价格变动的预测工具,但它本身并没有提供一个直接进行统计套利的机会。下一次中间价变动前的平均等待时间也受订单平衡的影响,高度不平衡的账簿表明价格变动将在相对较短的时间内发生。这种关系在市场中是可以预期的。如果差价足够大,中间价格变化事件可能会由多种行为引起,例如交易、取消,甚至在当前买卖差价之间添加新报价。这些措施都不是中间价改变的充分条件,但至少其中一项是必要的。典型的经纪人在附近发布部分订单,价格变化和排队水平主要由订单流的压力驱动。在微观结构研究的背景下,这通常被解释为对限额账簿产生影响的顺序,但也可以更普遍地被视为对资产价格的自然供求影响。另一个具有经济意义的停站时间是特定方交易对手确定的停站时间。对于在限价指令簿的近端发布部分指令,并且必须等待来自对方的市场指令与其静止指令匹配的经纪人来说,此停止时间非常重要。来自同一方的交易(即经纪人在出价时从买方市场订单进行的交易)可能会影响股价并改变市场的主要动态,但不会影响经纪人的利率。
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