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2022-05-25
英文标题:
《A String Model of Liquidity in Financial Markets》
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作者:
Sergey Lototsky and Henry Schellhorn and Ran Zhao
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  We consider a dynamic market model of liquidity where unmatched buy and sell limit orders are stored in order books. The resulting net demand surface constitutes the sole input to the model. We prove that generically there is no arbitrage in the model when the driving noise is a stochastic string. Under the equivalent martingale measure, the clearing price is a martingale, and options can be priced under the no-arbitrage hypothesis. We consider several parameterized versions of the model, and show some advantages of specifying the demand curve as quantity as a function of price (as opposed to price as a function of quantity). We calibrate our model to real order book data, compute option prices by Monte Carlo simulation, and compare the results to observed data.
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中文摘要:
我们考虑流动性的动态市场模型,其中无匹配的买入和卖出限额订单存储在订单簿中。生成的净需求面构成模型的唯一输入。我们证明了当驱动噪声为随机字符串时,模型一般不存在套利。在等价鞅测度下,清算价格是鞅,期权可以在无套利假设下定价。我们考虑了该模型的几个参数化版本,并展示了将需求曲线指定为数量与价格的函数(而不是价格与数量的函数)的一些优点。我们根据实际订单数据对模型进行校准,通过蒙特卡罗模拟计算期权价格,并将结果与观测数据进行比较。
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分类信息:

一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Mathematical Finance        数学金融学
分类描述:Mathematical and analytical methods of finance, including stochastic, probabilistic and functional analysis, algebraic, geometric and other methods
金融的数学和分析方法,包括随机、概率和泛函分析、代数、几何和其他方法
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2022-5-25 15:00:09
金融市场流动性的弦模型Sergey Lototsky*Henry Schellhorn+Ran ZhaoAbstractWe考虑流动性的动态市场模型,其中未匹配的买入和卖出限额订单存储在订单簿中。生成的netdemand曲面构成模型的唯一输入。我们证明了当驱动噪声是随机字符串时,模型中一般不存在套利。在等价鞅测度下,定价是鞅,期权可以在无轨道假设下定价。我们考虑了模型的几个参数化版本,并展示了将需求曲线数量指定为价格函数(而不是价格作为数量函数)的一些优势。我们根据实际订单数据对模型进行校准,通过蒙特卡罗模拟计算期权价格,并将结果与观测数据进行比较。关键词:流动性建模·字符串模型·It^o-Wentzellformula·无套利条件·SPDEMSC(2010):91B26·91G80·91G601简介在我们的模型中,资产的均衡价格完全由Theoreder Flow决定,这被视为一个外生过程。我们建立了一个没有专家的资产市场模型,其中每个交易者都提交限额订单,即*南加州大学数学系+克莱蒙特研究生大学数学科学研究所克莱蒙特研究生大学数学科学研究所和德鲁克管理学院。对于购买订单,买方指定最高购买价格或购买限制价格,对于销售订单,卖方指定最低销售价格或销售限制价格。如果在给定的时间内,买方因所需限价的销售订单不足而无法完成整个订单,则订单中不匹配的部分将记录在订单簿中。对于传入的销售订单,存在Symmetricoutcom。
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2022-5-25 15:00:12
随后,这些buyunmatched订单可能会与新的传入销售订单相匹配。我们注意到,这是许多电子交易所的操作程序,例如纽约证券交易所Arca。时间优先权用于打破进入买方之间的不确定性,即以高于要价的限价(即销售订单簿中的最低限价)进行匹配。因此,清洁价格过程的均衡总是被定义的。由于匹配机制不会向经济中添加任何信息,因此有关资产价格的所有信息都包含在订单中。公共交易所应该还是不应该实时披露订单数据是一个重要问题,这一直困扰着金融市场共同体(Financial Markets Community)[35]。我们的理论框架适应了这两种观点。然而,我们的模型在订单簿是公共信息,但大型交易员头寸未知的经济体中最有用。当前高频交易活动的蓬勃发展【2、7、13、16】似乎证实了我们的观点,即交易员(i)有兴趣了解订单信息,以及(ii)利用该信息进行交易。我们在本文中不讨论差异信息的问题。市场微观结构文献,如凯尔模型[23],考虑了涉及多个不知情或噪声交易者以及一个或多个知情交易者的各种情况。[23]的一个关键结果是,考虑到噪音交易者可用的信息,由此产生的价格过程是一个关于适当度量的鞅,而对于知情交易者可能不是。因此,我们不认为抽象不同信息的问题会导致任何通用性的损失。订单反映了所有公共信息。
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2022-5-25 15:00:20
公共信息对应于过滤,为了避免套利,清算价格需要有一个等价的鞅测度。显然,结算价格可能不是一个市场,但该声明并不缺乏普遍性。在我们的模型中,买市订单可以指定为限价订单,限价等于单位。由于我们仅以正价格对资产进行建模,因此在我们的模型中,卖出市场订单可以指定为限价等于零的卖出限价订单。如果过滤扩大到包含私人信息,则在上述措施中使用tingale。流动性文献中主要有两类模型。第一类模型([3、5、4、14、18、19、27、28、30、33])考虑了能够操纵市场价格的大型交易员的行为;我们的模型属于这个类。大型交易者可以采用以下两种策略之一:“垄断市场,挤压空头”或“抢先进行自己的交易”。虽然一些交易所有限制市场垄断的规定,但禁止交易所抢先交易似乎更难。在离散时间交易中,众所周知,在大投资者不进行交易的时段内,没有套利意味着不存在市场操纵策略。例如,在[9、8、10、15]中考虑的第二类模型抽象了市场操纵的问题,并考虑了所有贸易商的价格承受者。特别是,[8]引入了投资者交易所依据的外生剩余供给曲线。
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2022-5-25 15:00:29
投资者交易市场订单,订单即时匹配,然后,如[3]所述,合理的假设是,订单的价格影响仅限于订单投放市场的那一刻,因此未来时间的剩余供应曲线在统计上独立于刚刚匹配的订单。Roch(29)的论文试图通过分析大型交易商对需求价格的线性影响,弥合这两类模型之间的差距。相比之下,我们的模型并不局限于线性影响。我们的模型在两个方向上扩展了以前的模型。在我们的模型中,所有信息都包含在驱动市场净需求曲线动态的布朗表中。这样的字符串模型可以在净需求曲线中代表任何相关结构,并且已经在金融中引入该模型来模拟收益率曲线。圣克拉拉(Santa Clara)和索内特(Sornette)[32]认为,“相对于术语而言不连续的]正向曲线[…]直觉上不太可能”。经济中所有的不确定性都包含在这个单一的布朗表中。因此,我们可以假设,通过在净需求曲线上的不同点进行交易,可以复制债权,因此市场是完整的。其次,我们的需求曲线表示数量(股票数量)作为价格的函数,而传统上,需求曲线表示价格作为数量的函数。这种公式的主要优点是,我们可以很容易地证明一个风险中性的定价公式,在一个大交易者可以操纵的市场中,但她限制自己使用有界变化的连续策略,以避免流动性成本。这种方法还有一个技术优势(见备注5)。
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2022-5-25 15:00:32
有趣的是,我们的需求曲线风险中性模型(表示为数量与价格的函数)得出了一个非线性随机偏微分方程(SPDE)。该SPDE的线性化导致模型不稳定。这是否可以从数学上解释为什么非流动性市场往往不稳定?我们把这个有趣的问题留给以后的研究。我们分两步来确定我们的模型。在第一步中,我们考虑一个有原子贸易商和大型贸易商的市场,并在原子贸易商的净需求曲线上制定条件,使大型贸易商无法操纵市场,因此,将避免交易产生流动性成本的大型贸易商或有限变动订单。然后,我们假设在第二步中,大型交易者被简化为不同的策略。一般来说,大型交易者的策略是不可见的。幸运的是,在上述完整性假设下,我们得到的风险中性定价公式对于每个大型交易者策略都是相同的。因此,即使大交易者可以操纵标的市场,她也无法操纵期权价格,其交易对标的当前价格的直接影响除外。这是我们模型的一个权宜之计:我们不需要确定市场上是有一个大型交易员,还是有几个大型交易员,期权定价公式才是合理的。因此,我们的贡献是双重的。首先,我们证明了在自然套利下,大型交易者不能产生套利,并得到了风险中性定价公式。其次,我们将一个特定的模型与经验数据相匹配。在这一特定模型中,流动性效应对期权价格有影响。与Black-Scholes[6]之后的大多数其他模型类似,我们获得了隐含波动率的微笑曲线。
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