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2022-06-11
英文标题:
《Emergence of stylized facts during the opening of stock markets》
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作者:
Sebastian M. Krause, Jonas A. Fiegen, Thomas Guhr
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最新提交年份:
2018
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英文摘要:
  Financial markets show a number of non-stationarities, ranging from volatility fluctuations over ever changing technical and regulatory market conditions to seasonalities. On the other hand, financial markets show various stylized facts which are remarkably stable. It is thus an intriguing question to find out how these stylized facts emerge. As a first example, we here investigate how the bid-ask-spread between best sell and best buy offer for stocks develops during the trading day. For rescaled and properly smoothed data we observe collapsing curves for many different NASDAQ stocks, with a slow power law decline of the spread during the whole trading day. This effect emerges robustly after a highly fluctuating opening period. Some so called large-tick stocks behave differently because of technical boundaries. Their spread closes to one tick shortly after the market opening. We use our findings for identifying the duration of the market opening which we find to vary largely from stock to stock.
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中文摘要:
金融市场表现出许多非平稳性,从不断变化的技术和监管市场条件下的波动性波动到季节性波动。另一方面,金融市场显示出各种风格化的事实,这些事实非常稳定。因此,找出这些程式化的事实是如何出现的是一个有趣的问题。作为第一个例子,我们在此研究股票的百思买出价和百思买出价之间的买卖价差在交易日是如何发展的。对于经过重新调整和适当平滑的数据,我们观察到许多不同纳斯达克股票的崩塌曲线,整个交易日的利差呈幂律缓慢下降。这一效应在经历了一段高度波动的开放期后,迅速显现出来。由于技术上的限制,一些所谓的大型股票表现不同。开盘后不久,它们的价差接近一滴答。我们使用我们的研究结果来确定市场开放的持续时间,我们发现市场开放的持续时间因股票而异。
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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:Quantitative Finance        数量金融学
二级分类:Statistical Finance        统计金融
分类描述:Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
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2022-6-11 07:06:31
股票市场开放期间出现的程式化事实德国杜伊斯堡大学埃森分校巴斯蒂安·M·克劳斯、乔纳斯·A·菲根和托马斯·古尔物理学院金融市场表现出许多非平稳性,从波动性波动过度改变技术和监管市场条件到季节性波动。另一方面,金融市场表现出各种风格化的事实,这些事实非常稳定。因此,找出这些程式化事实是如何出现的是一个有趣的问题。作为第一个例子,我们在此调查股票的百思买和百思买之间的买卖价差在交易日是如何发展的。对于重新缩放和适当平滑的数据,我们观察到许多不同纳斯达克股票的崩塌曲线,整个交易日的利差呈幂律缓慢下降。这一效应在经历了一段高度动荡的开放期后强劲显现。由于技术限制,一些所谓的大型股票表现不同。开市后不久,他们的价差接近一滴答。我们使用我们的发现来确定市场开放的持续时间,我们发现市场开放的持续时间因股票而异。一、 金融市场是高度非平稳的。由于技术创新和监管变化,市场条件不断变化[4]。不同股票转换时间的股价回报之间的相关性【3,5】。在危机时刻,相关性尤其强,相关损失意味着系统性风险。此外,股票价格的波动性变化很大,平静时期波动性较小,危机时期波动性较大[6]。
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2022-6-11 07:06:34
尽管波动性的系统属性随时间变化很大,但它们可以用普遍的标度律来描述[7-9],建立不同的金融风格化事实,如收益的逆三次幂律分布[10,11],以及由波动性聚类引起的绝对收益的缓慢衰减自相关[6,12]。在从早期工业化到高度数字化市场的急剧变化的条件下,程式化事实甚至可以有力地应用于市场。金融市场非平稳的另一个迹象是季节性。一年中的时间【13、14】、官方报告【14、15】、节假日【16】、一周中的某一天【17】以及影响市场动态的时间。特别强烈的是日间季节性,伴随着明显的夜间效应[15],市场开放期的一个特殊特征[18],以及市场收盘后价格的冻结动态[19]。对日内波动性进行了深入研究[20]。讨论了季节性的可能原因,如夜间或白天新信息的到来、交易员的习惯以及在市场收盘前平仓的必要性。对日内季节性的深刻理解对于在较长时间尺度上建模波动性非常重要【21】。订单机制中的季节性调整的基于代理的建模【6,22–24】可以揭示小型金融危机【25,26】和季节性影响【27】。一个基本的开放性问题是,在高度非平稳的金融市场中,如何形成程式化的事实。在此,我们首先研究股票买卖价差的日内季节性。价差是百思买和百思买之间的价格差异。这是衡量市场流动性和交易成本的一个重要指标,其在交易日的平均值对订单流量和订单簿的结构产生了重大影响【28–30】。
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2022-6-11 07:06:38
我们分析了2016年初96个纳斯达克股票的订单流量数据。价差在整个交易日内表现出较大的波动,不同股票之间在活动性和对技术界限的敏感性方面存在较大差异,如刻度大小[30]。为了克服这些问题,我们设计了一种稳健的移动平均值计算方法,该方法适用于单个活动并平滑波动。这使我们能够了解市场如何组织到一个具有普遍时间依赖性的非平稳状态,而不是接近一个恒定的平稳状态值。只有当价差达到一个勾号的技术下限时,它才会收敛到该值。在这两种情况下,我们观察到开盘期间的行为与交易日其他时间相比有所不同,波动也较大。我们对每只股票的开盘时间分别进行量化。二、数据我们分析纳斯达克美国的历史TotalView ITCH数据,下载自【31】。我们的数据从2016年3月7日至2016年3月11日连续五个工作日。在此期间,在纳斯达克100指数上市的100只股票中,有4只股票不可用,因此无法纳入我们的分析。这些数据提供了有关正在下达、删除、部分取消、部分交易和完全交易的限额订单的信息。此外,它们还包含有关隐藏订单的交易信息。数据的详细描述见【33】。我们分析了市场开盘时间t=上午9:30和市场收盘时间te=下午4:00(纽约时间)之间的时间数据。所有事件都有以毫秒为单位的时间戳。在同一毫秒内发生的事件具有相同的时间戳。
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2022-6-11 07:06:41
即使时间戳相同,市场也会按照订单到达时的相同顺序处理传入订单。对于每一库存和每一天,我们都会重建所有可见订单的订单簿。这使我们能够在每次t时确定最佳可用询价最佳询价(t)和最佳可用出价最佳出价(t)。对于描述股票价格的特征,无论是卖出还是买入,中点价格M(t)=最佳出价(t)+最佳任务(t)(1)是一个很好的衡量标准。最佳买入价和最佳卖出价之间的差异是价差(t)=最佳卖出价(t)- 最佳出价(t)。(2) 这是衡量市场流动性的重要指标。如果价差很小,交易成本就很低。除了bestbid和best ask报价之外,订单的结构在很大程度上取决于价差[30]。如果价差只有一个蜱虫,那么一只股票的特征就是大蜱虫股票[28、29、34]。在这种情况下,QuotesCarrier的数量很大,订单簿靠近quotesis的地方填充得很密集,但远离quotes的地方,订单簿是稀疏的。多个刻度的价差大小通常会导致报价背后的缺口,但更有可能限制远离报价的订单。由于价差s是整个订单的一个重要特征,我们将集中在以下数量上。三、 图1上部面板中出现缩放排列s(t- t) Celgene Corporation周一的- 青岛股市开盘。插图放大到最初几分钟,展示了价差的急剧变化。有时,价差几乎保持一分钟不变,然后在更短的时间尺度上剧烈波动。在整个交易日内,总时间为390分钟,价差在一美分的最小可能值和更大的值之间表现出强烈的波动。
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2022-6-11 07:06:44
为了查看白天的传播趋势,还以对数标度重复数据。该曲线在交易时间内价差首次变化后直接开始。因此,忽略了售前时间的最新分布。为了计算移动平均数,我们将交易时间划分为大小不同的时间窗口,并计算每个时间窗口的算术平均数。前两个间隔分别跨越64个排列变化。每个后续间隔的排列变化量是前一个间隔的两倍(n>2的第n个间隔跨度为64·2n-2预更改)。时间间隔的可变持续时间有助于适应对数尺度,并使不同股票的突发性活动发生很大变化。移动平均值表明,整个交易日利差呈下降趋势。此外,移动平均值远远高于可能的最小值1美分。我们正在处理一种所谓的小型股票,100 200 300 400吨-t0[最小]0.00.10.20.30.40.50.6s[$]0 1 2 3 4 50.00.10.20.30.40.50.610-210-1100101102t-t0[分钟]10-210-1s[$]图1:蓝色曲线显示Celgene公司周一的扩张。上面板中的插图是对第一分钟的放大。下面板显示了两个对数标度上的相同数据,黑钻石代表移动平均值。因为1美分的刻度与价差相比相对较小。其他一些股票的价差收窄得如此之大,以至于股票的大小成为一个相关的下限,因此它们被称为大型股票。例如,图2显示了康卡斯特公司股票的价差。大约十分钟后,移动平均线接近1美分的最小可能值。图3的上面板显示了不同大型股票周二价差的移动平均值。
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