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2022-05-10
英文标题:
《Unravelling the trading invariance hypothesis》
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作者:
Michael Benzaquen, Jonathan Donier, Jean-Philippe Bouchaud
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最新提交年份:
2016
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英文摘要:
  We confirm and substantially extend the recent empirical result of Andersen et al. \\cite{Andersen2015}, where it is shown that the amount of risk $W$ exchanged in the E-mini S\\&P futures market (i.e. price times volume times volatility) scales like the 3/2 power of the number of trades $N$. We show that this 3/2-law holds very precisely across 12 futures contracts and 300 single US stocks, and across a wide range of time scales. However, we find that the \"trading invariant\" $I=W/N^{3/2}$ proposed by Kyle and Obizhaeva is in fact quite different for different contracts, in particular between futures and single stocks. Our analysis suggests $I/{\\cal C}$ as a more natural candidate, where $\\cal C$ is the average spread cost of a trade, defined as the average of the trade size times the bid-ask spread. We also establish two more complex scaling laws for the volatility $\\sigma$ and the traded volume $V$ as a function of $N$, that reveal the existence of a characteristic number of trades $N_0$ above which the expected behaviour $\\sigma \\sim \\sqrt{N}$ and $V \\sim N$ hold, but below which strong deviations appear, induced by the size of the~tick.
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中文摘要:
我们确认并大幅扩展了Andersen等人最近的实证结果。{Andersen 2015},其中表明,在E-mini S\\&P期货市场(即价格乘以成交量乘以波动率)中交换的风险$W$金额,与交易数量的3/2幂次方$N$类似。我们证明了这一3/2定律在12个期货合约和300只美国股票以及广泛的时间尺度上都非常精确。然而,我们发现Kyle和Obizhaeva提出的“交易不变量”$I=W/N^{3/2}$对于不同的合同,尤其是期货和单一股票之间的合同,实际上是完全不同的。我们的分析表明$I/{\\cal C}$是一个更自然的候选者,其中$\\cal C$是交易的平均差价成本,定义为交易规模乘以买卖差价的平均值。我们还为波动率$\\sigma$和交易量$V$建立了两个更复杂的标度律,作为$\\N$的函数,这揭示了存在一个特征数量的交易$\\N$,高于此数量,预期行为$\\sigma\\sim\\sqrt{N}$和$\\V\\sim N$保持不变,但低于此数量,则会出现强烈的偏差,这是由~tick的大小引起的。
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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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2022-5-10 18:26:47
其他更微观结构的数量可能会发挥作用,例如最佳出价和最佳出价之间的差异,称为价差S(以美元/股为单位),反映最小可能价格变化的刻度大小S(以美元为单位),反映最小交换股份数量的批量大小(以股份为单位),最佳报价下的平均交易量,也许还有其他数量。Kyle和Obizhaeva进一步假设美元中存在一个普适不变量I,他们将其解释为一次下注的平均“成本”,并仅将P、σ、Vand Q作为相关变量。量纲分析立即得出以下关系:P QI=fQσV(1) 式中,f是一个不能仅根据量纲分析确定的特定函数。此时,Kyle和Obizhaeva[15]引用了Modiglianiller定理,并认为债务和股权之间的资本重组应保持P×σ恒定,而不影响其他变量。这表明f(x)~ 十、-1/2,最终导致KO交易不变性原则:[16]I=PσQ3/2V1/2:=WN3/2,(2)其中W:=P Vσ是交换风险的度量(精确地说是每天交易的美元风险金额),安达信和合著者也将其视为交易活动[1],N:=V/Q代表每天的下注数量。这种简单的标度关系是由KO使用投资组合转换数据实证证实的[17]。PortfolioTranslations对应于机构投资者的再平衡决策,然后由整理相应数据的经纪人执行。然而,这些交易只反映了市场活动的一部分,而且这些投资组合转换是否与基本赌注有关并不明显。Andersen等人[1]以一种可以通过贸易数据在公共贸易中检验的方式重新阐述了KO的不变性原则。
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2022-5-10 18:26:50
他们对E-mini标准普尔500指数期货合约的分析表明。(2) 在单一贸易规模上表现出色。在这种情况下,Q表示平均交易量,N表示某个时间间隔τ(在其分析中为1分钟)内的交易总数。由于市场活动具有显著的日内可变性,主要表现为从亚洲交易时间转换为欧洲和美国交易时间,N通常在近二十年内发生变化,确实允许我们测试缩放关系W~ N3/2非常令人信服(参见下图1)。如此显著的实证结果及其据称的普遍地位显然需要进一步的审视和解释。事实上,安徒生等人[1]认为交易不变性假说可以从押注缩小到交易的想法远非显而易见。虽然赌注是由一系列连续的交易组成的,但将赌注分割成交易的方式在很大程度上取决于投资者和市场[18,19]。本文的目的是对广泛的期货合约和个股的交易不变性假说进行剖析。等式(2)实际上可以用不同的方式来解释,这取决于其有效性所附带的普遍性程度:1。无普遍性:标度关系W~ N3/2(此后的“3/2定律”)适用于某些合同和某些时间间隔τ(计算W和Nare)。在标度律成立的情况下,前置因子I具有非普适值(取决于契约和/或τ)。弱普适性:3/2定律适用于所有合同和一些(可能全部)时间间隔τ,但非普适值为I.3。
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2022-5-10 18:26:54
强大的通用性:3/2定律适用于所有合同和所有时间间隔τ,通用值为I,与τ和合同类型无关。最后一种情况实际上可能过于强烈:我只依赖合同类型(比如股票)和地理区域(比如美国),这已经是一个了不起的结果。事实上,从总体考虑,我(美元)完全是国际通用的,这将是非常奇怪的,一方面,因为美元本身的价值取决于时间。正如我们将在下面详细展示的,我们的结果支持对“弱普遍性”的第二种解释,即3/2定律适用于所有合同和所有时间间隔τ。然而,无论是在美国股票的范围内,还是在不同的期货合约中,其自身的价值都存在显著差异。此外,一方面对σ与N的比例关系,另一方面对V与N的比例关系(这两种关系的乘积本质上导致了3/2定律)的单独分析揭示了一种惊人的丰富和普遍的行为,并表明~ N3/2可能只是一个近似值。论文的概要如下。在第1节中,我们对安达信等人关于E-Mini&P 500期货合约[1]的结果进行了简化和确认,并将其扩展到elevenother期货合约。我们证明了3/2定律在时间和合同上都是成立的,但I的平均值(以及I的整体分布)显然取决于所考虑的合同。在第2节中,我们在300只美国股票中确认了3/2定律,并表明微观结构效应比未来合同的作用更为重要。在第3节中,我们提出了一个统一的图景,将3/2定律分解为两个更基本的标度定律,允许我们将所有期货合约和所有时间标度重新标度到两条通用主曲线上。
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2022-5-10 18:26:58
与上文提到的偏离理想气体定律的例子类似,我们的结果表明,在寻找一个推广公式(1)的关系时,必须涉及额外的微观结构变量,其中出价和刻度大小,以及其他因素,应该发挥重要作用,就像理想气体类比中的分子大小一样。在第4节中,我们提出了一种替代的、更自然的交易不变量定义,该定义解释了上述微观结构细节。1.期货合约我们分析了从2012年1月到2014年12月的三年期内12个不同期货合约的最佳报价数据(见表一)。我们只考虑前几个月的合约,其中三个指数期货、四个能源期货、两个农业期货、一个债券期货、一个外汇期货和一个金属期货。所有合约基本上每天24小时,每周5天,在theCME、NYBOT、NYMEX、ECBOT、COMEX、ICU和PE电子平台上交易。三种交易制度分别对应于亚洲、欧洲和美国的常规交易时间。与Andersen等人[1]的分析不同,我们没有放弃研究中的任何时间间隔,因为我们发现这样做不会显著改变结果。对于每个合同,我们按市场时间对交易进行分组。1.hlogW ibinvs散点图。HLOGNIBINFOR12种不同的期货合约,按从冷(大刻度)到暖(小刻度)的价差排序。插图显示了从数据的线性回归中获得的斜率α,它们都聚集在3/2左右。“扩展超距”值以及坡度α在选项卡中提供。I.盖章,假设同时交易响应来自单一参与者的市场订单。
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2022-5-10 18:27:01
然后,我们计算每一分钟仓位内的交易量V、交易数量N、平均交易规模Q=V/N和平均价格P(τ=1分钟)。我们还根据通常为二次平方的平均回报率计算波动率σ。与安德森和他的合著者[1]不同的是,我们并没有将我们的波动率按年计算。τ=1 min时这些数量的平均值,以及投标时的平均体积、ask和平均价差,见表1。I.注意,在本文中,我们将通过考虑对数量的线性回归(例如对数W与对数N)得出幂律。与此程序一致,应根据对数变换确定平均值,我们将写出hXi:=exp[E(logx)]。按照安徒生检验日内交易不变性假设的方法,我们首先对每个固定的一分钟仓位的总天数取上述数量的对数的平均值。后一个平均算子应注明h.ibin。请注意,在求平均值之前取对数会抑制异常值的影响,并导致对这些量的“典型值”进行稳健估计。hlog W ibinvs的线性回归。hlog N ibinis显示在图1和选项卡中。一、 事实上,所有12份合同都独立确认了3/2定律。然而,量子i=Wn的猜想-3/2——在视觉上与图1所示的线性回归的影响相对应——在不同的合同中,明显不存在差异(见表一)。图2右上角的插图显示了按价差排序的世界期货合约的hIi,图。2.I=W N的重标互补累积分布函数-3/2对于十二种不同的期货合约,通过从冷(大刻度)到手臂颜色(小刻度)的刻度价差进行合约。
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