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2022-05-06
英文标题:
《One-level limit order book models with memory and variable spread》
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作者:
Jonathan A. Ch\\\'avez-Casillas and Jos\\\'e E. Figueroa-L\\\'opez
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  We propose a new model for the level I of a Limit Order Book (LOB), which incorporates the information about the standing orders at the opposite side of the book after each price change and the arrivals of new orders within the spread. Our main result gives a diffusion approximation for the mid-price process. To illustrate the applicability of the considered framework, we also propose a feasible method to compute several quantities of interest}, such as the distribution of the time span between price changes and the probability of consecutive price increments conditioned on the current state of the book. The proposed method is used to develop an efficient simulation scheme for the price dynamics, which is then applied to assess numerically the accuracy of the diffusion approximation.
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中文摘要:
我们提出了一个新的限价订单簿(LOB)的一级模型,该模型包含了每次价格变化后,该账簿另一侧的常备订单信息以及价差内新订单的到达。我们的主要结果给出了中间价格过程的扩散近似。为了说明所考虑的框架的适用性,我们还提出了一种可行的方法来计算多个感兴趣的量,例如价格变化之间的时间跨度的分布,以及以书籍当前状态为条件的连续价格增量的概率。所提出的方法用于开发一种有效的价格动态模拟方案,然后应用该方案对扩散近似的精度进行数值评估。
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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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2022-5-6 11:41:07
具有记忆和变量分布的单级极限订货模型Jonathan A.Ch\'avez Casillas*Jos\'e e.Figueroa-L\'opez+2016年3月15日摘要我们提出了一个新的限额订单簿(LOB)一级模型,该模型包含了每次价格变化后,以及价差内新订单到达后,账簿另一侧的常备订单信息。我们的主要结果给出了中等价格过程的差异近似值。为了说明所考虑的框架的适用性,我们还提出了一种可行的方法来计算几个感兴趣的量,例如价格变化之间的时间跨度分布,以及以书籍当前状态为条件的连续价格增量的概率。所提出的方法用于开发价格动态的有效模拟方案,然后将其应用于数值评估扩散近似的准确性。关键词和短语:限价订单簿建模、价格过程形成、大量交易/差异近似。1简介在过去的几年里,交易市场的发展有了很大的进步。大多数现代交易所使用完全自动化的平台,称为电子通信网络(ECN),这大大提高了交易速度,仅为几毫秒。ECN基于一种持续的双重拍卖交易机制,在这种机制中,任何交易者都可以提交买卖资产的订单。有两种订单:限价订单和市场订单。买入(卖出)限价指令规定了交易员愿意买入(卖出)相关资产的数量和价格。所谓的限额订单簿(LOB)汇总了任何给定时间内所有未完成的限额订单。相同价格的限价订单按先进先出(FIFO)优先级执行。
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2022-5-6 11:41:10
更具体地说,LOB可以可视化为一个由(可能是空的)FIFO队列组成的系统(每个可能的勾价对应一个队列)。图1给出了LOB的图形表示。问价端的最低价格(称为问价)和出价端的最高价格(称为出价)之间的间隔被称为LOB的价差,而与这些最佳出价和问价对应的队列被称为本书的第一级。*加拿大卡尔加里卡尔加里大学数学与统计系,AB T2N4C2(乔纳森。chavezcasil@ucalgary.ca)美国密苏里州圣路易斯华盛顿大学数学系,邮编63130(figueroa@math.wustl.edu)图1:书籍的图形表示。投标限价单(左侧)显示为蓝色,而询价限价单(右侧)显示为红色。相比之下,市场订单是以最佳可用价格购买或出售一定数量资产的请求。因此,出售(购买)资产的市场指令与处于最佳出价(请求)队列中的未完成限额指令相匹配。除了限价订单和市场订单,取消限价订单是另一种常见的操作,在订单簿中的操作中占相当大的比例(参见Harris(2003))。显然,市场指令和限价指令之间存在权衡。虽然前者被立即、肯定地处决,但它们提供了可能最坏的代价。相比之下,已执行的限价订单可以提供更好的价格,但有可能根本不会执行。从前面的讨论中可以清楚地看出,当图书的一级队列耗尽(由于限额订单取消或市场订单到达)或在价差内发布新的限额订单时,价格就会发生变化。
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2022-5-6 11:41:13
因此,当最佳出价(ask)的限制订单队列耗尽时,最佳出价(ask)价格降低(增加),在这种情况下,下一个非空出价(ask)队列成为新的I级队列。同样,当价差大于一个刻度时,当价差内发布新的出价(ask)订单时,最佳出价(ask)价格升高(减少)。需要指出的是,资产中间价的动态是由该书一级的演变决定的。近年来,对LOB动态的建模受到了大量关注。我们参考Gould等人(2013)最近对该主题的评论。罗布·科尔松(1982年)、罗布·科尔松(2003年)、罗布·科尔松(2003年)、罗布·科尔松(2003年)和罗布·科尔松(2003年)的作品很少。最近,Cont et al.(2010)提出了订单簿的连续时间马尔可夫模型,其中限额订单的可能买卖价格假设位于有限集合C中。限额订单在C中不同价格水平的到达由独立的泊松过程驱动,根据幂律关系,其到达率由其相应价格水平与最佳买入/卖出价格之间的距离决定。这种方法在Abergel和Jedidi(2011年)的《有限框架LOB模型》中得到了进一步发展。更具体地说,考虑了固定数量的“潜在”出价和要价水平。潜在买入(卖出)价格水平是指可以提交买入(卖出)限价单的价格水平。特别是,每次最佳出价(ask)价格队列耗尽时,潜在出价(ask)价格水平的框架都会向左(右)移动,从而忘记了书的另一边最右(左)层的信息。
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2022-5-6 11:41:16
类似地,每次在价差内提交一份买卖(ask)限价单时,可能的买卖(ask)价格水平的框架都会向右(左)移动,对于这种情况,假设在最右(左)价格水平的队列是恒定的。根据刚刚描述的“执行移动框架”假设,中间价过程的不同限制在此确定。请参阅下文,以进一步讨论并与我们的结果进行比较。我们对目前工作的主要灵感来自康特和拉拉德(2013)的开创性工作,其中马尔可夫模型被认为是一级动力学。只考虑一级而不是整本书的主要动机是双重的。首先,如上所述,资产的价格由I级决定,其次,I级中包含的信息是许多高频交易策略和问题的关键。Cont和Larrard(2013)通过保持泊松顺序流并对订单簿的形状施加一些对称条件,证明了在时间和空间上适当缩放的中间价格过程收敛于布朗运动。极限过程的波动性可以使用模型的输入参数显式计算。不幸的是,其中的结果需要几个强有力的假设,其中最重要的是:(i)所有类型的订单的数量不变:市场、限额和取消;(ii)在任何时候,最好的买入价和卖出价之间的持续价差为一个刻度;(iii)在一级队列每次耗尽后,一个滴答的恒定平行价格变动;(iv)记忆丧失,即在每次I级队列耗尽后,未耗尽一侧的剩余限制指令信息被重置。对于“大”的tick资产,利差不变的假设通常是合理的,其中tick的大小与“典型”的价格增量相当。
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2022-5-6 11:41:20
事实上,如Cont和Larrard(2013)所示,对于美国市场的一些股票,在一个典型的一天内,超过98%的观察值的价差可能等于一个滴答声。除了小额资产(如欧元/美元外汇),还有其他无法验证恒定价差假设的情况。例如,Bouchaud et al.(2009)认为,相对较大的利差可能是由做市商的垄断行为、高订单处理成本和大订单造成的。Pomponio和Abergel(2010年)(另见Muni Toke和Pomponio(2012年))认为,交易员以LOB中的最佳报价跟踪订单数量,通常将其市场订单规模限制在低于这些数量的范围内。但是,有时执行速度比大订单的市场影响风险更重要。在这种情况下,可以提交大于第一个限额(称为交易至)的订单。Pomponio和Abergel(2010)认为,尽管交易量可能很少发生(发生概率小于5%),但它们弥补了日交易量中不可忽略的一部分(DAX指数期货高达20%)。由于每一笔交易都会扩大价差,因此允许可变价差的模型是可取的。在这项工作中,我们提出了一种新的模型,以解释上一段所述的可变价差的可能性,并缓解Incot和Larrard(2013)提出的框架的一些缺点。更具体地说,虽然保留了其中的一些假设,例如马尔可夫订单流、书的每一面都有一个级别以及订单流的恒定量,但提议的模型通过在每一个级别I队列耗尽后保留书的另一面的未结清订单的信息,在LOB的动态中允许一些“记忆”。
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