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2022-06-09
英文标题:
《A Scaling Limit for Limit Order Books Driven by Hawkes Processes》
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作者:
Ulrich Horst and Wei Xu
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  In this paper we derive a scaling limit for an infinite dimensional limit order book model driven by Hawkes random measures. The dynamics of the incoming order flow is allowed to depend on the current market price as well as on a volume indicator. With our choice of scaling the dynamics converges to a coupled SDE-ODE system where limiting best bid and ask price processes follows a diffusion dynamics, the limiting volume density functions follows an ODE in a Hilbert space and the limiting order arrival and cancellation intensities follow a Volterra-Fredholm integral equation.
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中文摘要:
本文推导了由Hawkes随机测度驱动的无限维极限订货本模型的标度极限。允许传入订单流的动态取决于当前市场价格以及数量指标。通过选择缩放,动力学收敛到一个耦合的SDE-ODE系统,其中限制最佳出价和要价过程遵循扩散动力学,限制体积密度函数遵循Hilbert空间中的ODE,限制订单到达和取消强度遵循Volterra-Fredholm积分方程。
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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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2022-6-9 16:20:16
Hawkes Processulrich Horst驱动的限额订单簿的缩放限制*和Wei Xu+2018年8月9日摘要在本文中,我们推导了由Hawkesrandom测度驱动的有限维极限订货簿模型的缩放极限。新订单流量的动态可以取决于当前市场价格以及数量指标。通过选择缩放,动力学收敛到一个耦合的DE-ODE系统,其中限制最佳出价和要价过程遵循一个扩散动力学,限制体积密度函数遵循Hilbert空间中的ODE,限制订单到达和取消强度遵循Volterra-Fredholm积分方程。1简介目前,金融交易的重要部分是通过电子限额订单簿(LOB)结算的。LOB是等待执行的未执行订单的记录。从数学角度来看,LOB是有限维复杂交互随机过程。传入的限价订单可以在任何不同的价格水平下下达,传入的市场订单根据一组优先级规则与长期限价订单进行匹配。在本文中,我们证明了由霍克斯随机测度驱动的LOB的一个新的标度结果。近年来,金融数学文献中广泛使用了霍克斯过程(HawkesProcess),以获取经验证明的不同订单到达和取消之间的聚类和交叉依赖关系;参见【23,31】及其参考文献。霍克斯随机测度可以看作是有限维的霍克斯过程。当订单到达动态取决于过去的订单投放和取消时,y似乎是专门用来描述限额订单簿的动态的。通过选择缩放,LOB的极限动态可以用完全耦合的SDE-ODE系统来描述。
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2022-6-9 16:20:19
最佳买入价和卖出价的动力学遵循SDE,体积密度函数的动力学遵循Hilbert速度上的ODE,订单到达和取消强度的动力学遵循Volterra-Fredholm积分方程。近年来,限额指令簿的比例限制在金融数学文献中受到了相当大的关注。如【1、6、1】所述,当订单簿的分析仅限于价格或价格和总量(例如,在书的顶部)时,根据缩放的选择,限制动态自然可以通过普通微分方程或实值微分过程来描述。对整本书的分析,包括现存量的分布以及不同价格水平的交叉,要复杂得多。Horst和Paulsen【22】以及Horst和Kreher【21】是第一个获得完整LO B动态流体限值的人。从LOB的微观逐事件描述开始,他们证明了价-量过程与耦合ODE-PDE系统的收敛性。他们的规模限制需要两个时间尺度:一个是在spr期外取消和限制下单的快速时间尺度,另一个是在价差内市场订单到达和限制下单的相对缓慢的时间尺度。
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2022-6-9 16:20:22
不同的时间尺度至少有两个缺点:第一,它们暗示*洪堡大学(Humboldt Universit)数学系和商业与经济学院,地址:德国柏林大学(zu Berlin Unter den Linden)610099;电子邮件:horst@math.hu-柏林。德国洪堡大学数学系,地址:德国柏林大学林登分校6号,邮编:10099;电子邮件:xuwei@math.hu-柏林。确定市场订单和差价配售的比例在限额内可以忽略不计;其次,如最近的论文【20】所示,他们不可能获得全Lob动力学的非退化二阶近似。我们的缩放限制不需要不同的时间尺度。高和邓研究了一个类似于[21,22]的模型[15]。他们利用紧区间上正测度空间的弱收敛性导出了一个确定性ODE极限。Lakner等人[30]推导出了单边订单簿模型的高频率限制,假设投资者平均将其限制订单置于当前bes t ask价格之上。[29]分析了订单以更高概率分布时的相反情况,其中作者使用简单的单侧limitorder book模型和分支随机游走之间的耦合来描述扩散极限。拜耳等人【5】通过在预限值中引入额外的噪声,扩展了【21,22】中的模型,在这种情况下,动态可以通过缩放限值中的SPDE来近似。通过不同的缩放选择,最近在【19】中确定了LOBmodels的SPDE限制。[24,28]研究了限价订单市场的宏观SPDE模型。
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2022-6-9 16:20:25
这些模型通过外源SPDE描述了体积动力学,而[19]从微观方法内推导出了驱动体积的asemi鞅随机测度。有相当多的经验证据表明,订单簿的状态,尤其是订单顶部的订单不平衡,对订单动态有着显著的影响;参见[7,9]及其参考文献。因此,前面提到的许多LOB模型允许订单到达动态依赖于账簿的当前状态。也有经验证据表明订单到达之间存在集群和交叉依赖关系;参见【10、18、23、31】及其参考文献。霍克斯过程提供了一个强大的工具来建模事件的集群和交叉依赖关系。它们于【16、17】年首次引入,并在许多领域得到了应用,从地震建模【32】到财务分析【14】。最近,它们已被广泛用于建模限价或降价市场的价格-交易量动态[2、3、4、31、26、33、37]。本文介绍了Hawkes过程的一种推广,称为Hawkes随机测度,并分析了一类由这种测度驱动的LOB模型。具体而言,我们分析了当订单和勾号趋于零,而订单到达和取消趋于一致时,LOB模型的极限动态。在模型参数的标准假设下,我们证明了价格、数量、订单到达和取消强度的序列是紧的,是一个在适当的空间中取值的过程序列,并且在动态随机系统中,任何弱积累点都能解出一个确定值。通常不能期望该系统的解的唯一性。在模型参数的附加条件下,我们证明了极限LOB模型总是具有严格的正扩散。
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2022-6-9 16:20:28
由此,我们推导出极限随机系统是非退化的,因此它具有唯一解。为了将弱累积点描述为随机系统的解,我们证明了任何累积点都能解决与极限随机系统的路径相关生成元相关的鞅问题。一些特殊情况可以用封闭形式解决。我们的框架允许在不同的价格水平下,订单下达和/或取消的概率依赖于过去的价格变化。订单到达量对价格变化的依赖性使我们能够对超过账面顶部流动性的大型市场订单的到达量进行建模。超过b ook顶部流动性的市场订单通常由交易所拆分为一系列较小的订单,以较低的竞争力价格连续执行。这可能被视为一系列“子市场订单”,由一些“对等市场订单”的到来引发。我们的概率框架足够灵活,可以捕捉这种动态。我们的fra mework还允许我们对所谓的挂钩订单进行建模。当买入股票时,挂钩订单遵循最佳出价;当以固定距离卖出股票时,挂钩订单遵循最佳出价。因此,它们通常被取消,并在价格发生变化后立即重新提交。在我们的fr-amework中,这对应于价格变化触发的特定价格水平下取消率的增加,然后触发不同价格水平下限额订单到达强度的增加。[21,22]中的马尔可夫LOB模型无法捕捉到到达密度对价格变化的这种空间依赖性。从我们的极限结果可以推断出几个可测试的假设。
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