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2022-06-01
英文标题:
《Impact and Recovery Process of Mini Flash Crashes: An Empirical Study》
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作者:
Tobias Braun, Jonas A. Fiegen, Daniel C. Wagner, Sebastian M. Krause,
  Thomas Guhr
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最新提交年份:
2017
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英文摘要:
  In an Ultrafast Extreme Event (or Mini Flash Crash), the price of a traded stock increases or decreases strongly within milliseconds. We present a detailed study of Ultrafast Extreme Events in stock market data. In contrast to popular belief, our analysis suggests that most of the Ultrafast Extreme Events are not primarily due to High Frequency Trading. In at least 60 percent of the observed Ultrafast Extreme Events, the main cause for the events are large market orders. In times of financial crisis, large market orders are more likely which can be linked to the significant increase of Ultrafast Extreme Events occurrences. Furthermore, we analyze the 100 trades following each Ultrafast Extreme Events. While we observe a tendency of the prices to partially recover, less than 40 percent recover completely. On the other hand we find 25 percent of the Ultrafast Extreme Events to be almost recovered after only one trade which differs from the usually found price impact of market orders.
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中文摘要:
在超快极端事件(或迷你闪电崩盘)中,交易股票的价格在毫秒内大幅上涨或下跌。我们对股市数据中的超快极端事件进行了详细研究。与普遍的看法相反,我们的分析表明,大多数超快极端事件并非主要由高频交易引起。在所观察到的至少60%的超快极端事件中,事件的主要原因是巨大的市场订单。在金融危机时期,更可能出现大额市场订单,这可能与超快极端事件发生的显著增加有关。此外,我们还分析了每个超快极端事件之后的100笔交易。虽然我们观察到价格有部分恢复的趋势,但完全恢复的不到40%。另一方面,我们发现25%的超快极端事件在一次交易后几乎恢复,这与通常发现的市场订单价格影响不同。
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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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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述:Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件:数据处理与存储;测量方法;统计和数学方面,如参数化和不确定性。
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一级分类:Physics        物理学
二级分类:Physics and Society        物理学与社会
分类描述:Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体(人类或其他)的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统(如能源网、运输网络)的物理和工程。
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一级分类:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Economics        经济学
分类描述:q-fin.EC is an alias for econ.GN. Economics, including micro and macro economics, international economics, theory of the firm, labor economics, and other economic topics outside finance
q-fin.ec是econ.gn的别名。经济学,包括微观和宏观经济学、国际经济学、企业理论、劳动经济学和其他金融以外的经济专题
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2022-6-1 03:57:27
微型闪存崩溃的影响和恢复过程:一项实证研究。布劳尼亚,*, J、 A.FiegenIa,D.C.Wagnera,S.Krausea,T.GuhraaFaculty of Physics,University of Duisburg Essen,Lotharstrasse 1,47057 Duisburg,Germany 2017年7月19日摘要在超快极端事件(或迷你闪电崩盘)中,交易股票的价格在几毫秒内大幅上涨或下跌。我们对股市数据中的超快极端事件进行了详细研究。与popularbelief相反,我们的分析表明,大多数超快极端事件并非主要由高频交易引起。在观测到的至少60%的超快极端事件中,造成这些事件的主要原因是巨大的市场订单。在金融危机时期,大型市场订单更有可能与超快极端事件的显著增加有关。此外,我们还分析了每个极速极端事件后的100笔交易。虽然我们观察到价格有部分恢复的趋势,但完全恢复的不到40%。另一方面,我们发现25%的超快极端事件在一次交易后几乎恢复,这与通常发现的市场订单价格影响不同。关键词:经济物理学、超快极端事件、闪电崩盘、高频交易、恢复率1。简介在过去的二十年里,算法交易在全球股票市场上变得越来越重要。与传统交易者不同的是,算法引导者会自动做出交易决策、下订单并遵守订单。所使用的算法仍然是秘密的,因为需要避免正面运行。因此,关于交易算法的文献并不多。
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2022-6-1 03:57:30
在过去几年中,算法交易的影响力不断增加,促使安装了ATP–FLAG(自动交易程序),这一贡献相当可观*通讯作者:tobias。布劳恩。13@stud.uni-到期日。德约纳斯。fiegen@uni-到期日。DEA是Xetra证券交易所算法交易的指标【5】。目前,美国市场上还没有一种等效的算法交易工具。人类交易行为与算法交易行为存在明显差异。与人类相比,算法交易者的一个明显优势是反应时间更快,例如可以利用它进行高频套利。在过去几十年中,网络和计算机性能的急剧提高加速了这一进步[7、8、9]。毫不奇怪,高频交易(HFT)经常受到市场参与者、媒体和政治讨论的批评【10,11】。在算法交易兴起的过程中,出现了一个新的挑战,即所谓的FL-ash崩溃,价格在很短的时间内发生了巨大变化[12,13]。2010年5月6日的金融危机导致道琼斯指数创下近1000点的最大日内跌幅。这一事件影响了许多股票,其中一些股票几乎失去了全部价值,另一些股票上涨了1000倍以上。由于冲击速度过快,无法进行人为干预,一些市场交易在当天晚些时候被撤销,随后的市场监管为短期内的价格波动设定了上限[14]。此外,还有大量不太剧烈的小型股崩盘,通常一次只发生一只股票【15、16、17】。对飞机坠毁的原因进行了有争议的讨论。解释包括流动性不平衡【18、19、20】、市场操纵【21】和大订单被视为触发因素,从错误类型的定单交易到市场间清理订单【16】。
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2022-6-1 03:57:33
一个特别的关注点是HFT【22、23、13、24】,特别是因为在短时间尺度上,算法反馈可能占主导地位,没有人为干预的可能性。Johnson等人。[13] 使用下面描述的标准查找18520个超快极端事件(UEE)。他们认为HFT是金融危机的潜在原因【25】。另一方面,有人指出,这种没有引入新信息的价格跳跃通常是价格过程的典型特征【26,27】,甚至包括人类参与。另一个悬而未决的问题是飞机坠毁的影响。虽然2010年金融大崩盘后的价格迅速回升,但这场崩盘仍然表明投资者面临着难以评估和处理的巨大风险。金融崩溃的快速价格恢复意味着,它们可以被视为波动性的爆发,而不是价格的跳跃【29】。无论如何,到目前为止,尚未对小型金融危机后的价格复苏进行系统评估。将恢复时间与市场订单通常的价格影响进行比较可能会很有趣。为了有助于澄清这些问题,我们利用订单流量数据对UEEs和HFT之间的相互作用进行了深入了解【33,34】。我们测试了单笔交易主导金融崩溃的频率。如果这种情况经常发生,则大多数飞行事故都会在没有算法反馈的情况下发生,如【13】所述。此外,我们还分析了价格恢复到接近金融危机前价格水平的频率,并将我们的发现与市场订单的常见价格影响进行了比较【30】。本文的组织结构如下。我们在结果中展示了我们的统计分析。我们将在UEES的机制中讨论触发UEES的机制。最后,我们从UEE的影响和恢复方面分析了UEE对交易价格进一步发展的影响。我们在讨论中总结了我们的发现。2.
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2022-6-1 03:57:36
结果在数据集和一般统计特性中,我们介绍了我们的数据集和用于识别UEE的标准。此外,我们关注EES的统计方面。它们主要发生在什么时候?哪些股票和股票交易所受影响最大?这些事件是否在不同的股票和证券交易所同时发生?这些活动的典型规模是多少?2.1. 数据集和一般统计特性我们考虑2007年和2008年连续交易的标准普尔500指数所有股票的交易和报价数据集。该数据集从纽约证券交易所集团(NYSE Group)[36](“TAQ Database Release 3.0”)获得,并在以下证券交易所包含时间戳精度为1秒的数据:美国证券交易所(今天:NYSE MKT)、群岛交易所(今天:NYSE Arca)、BATS全球市场、波士顿证券交易所(今天:NASDAQOMX BX),芝加哥证券交易所,国际证券交易所,纳斯达克证券市场,纳斯达克ADF(另类展示设施),国家证券交易所,纽约证券交易所和费城证券交易所(今天:纳斯达克OMX PHLX)。为了解决时间戳精度有限的问题,我们在交易发生的那一秒内,将具有相同时间戳的交易等距排列。交易数据提供了检测EES发生的有效信息。在此分析中,排除了在更大时间尺度(如所谓的故障)上检测到的故障。在这里,我们使用Nanex【15】提出的通用标准,其中每当交易价格在1.5秒内单调变化至少0.8%,至少10次交易时,就会出现UEE。因此,当价格朝负(正)方向移动时,我们指的是价格暴跌(峰值)。按照上述UEE标准,我们在数据集中发现5529个UEE。表1根据工业部门对其进行了分类。
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2022-6-1 03:57:39
值得注意的是,金融部门明显占据主导地位,平均每家公司33.35起事件,其次是能源部门14.36起,电信服务部门12.14起。此外,对于金融部门的企业来说,标准差非常高:例如,2007年和2008年,摩根士丹利(MS)的股票表现出717个此类UEE。此外,表2显示,有几秒钟的时间会发生多个UEE。在所有这些情况下,UEE在相同的秒内出现在不同的库存中。例如,一秒钟内发生多个UEE的概率约为9%。2008年12月10日10时35分01分,在不同的股票和证券交易所发生了8起UEE,分别是纽约证券交易所的APC(AnadarkoPetroleum Corp.)、BATS全球市场的BHI(Baker Hughes Inc.)、BATS全球市场的CAM(Cameron International Corp.)、群岛交易所的NE(Noble Corp.),NOV(National OilwellVarco Inc.)在群岛交易所上市,VLO(Valero Energy)在纽约证券交易所、群岛交易所和纳斯达克证券市场上市。所有涉及的公司都属于能源行业,所有八家UEE都是金融崩溃。工业部门(GICS)公司数量TALLOPCOMPANYSTANDARDEVISION事件数量消费者自主选择79 508 6.43 5.76消费品38 122 3.21 2.69能源39 560 14.36 23.08财务77 2568 33.35 84.51医疗48 249 5.19 5.75工业61 274 4 4.49 7.27信息技术65 486 7.48 8.35材料31 362 11.68 19.49电信服务7 85 12.14 12.51公用事业33 3159.55 42.14表1:UEE的发生率取决于其工业部门(根据全球工业分类标准)。
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