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2022-06-24
英文标题:
《From asymptotic properties of general point processes to the ranking of
  financial agents》
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作者:
Othmane Mounjid, Mathieu Rosenbaum, Pamela Saliba
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最新提交年份:
2019
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英文摘要:
  We propose a general non-linear order book model that is built from the individual behaviours of the agents. Our framework encompasses Markovian and Hawkes based models. Under mild assumptions, we prove original results on the ergodicity and diffusivity of such system. Then we provide closed form formulas for various quantities of interest: stationary distribution of the best bid and ask quantities, spread, liquidity fluctuations and price volatility. These formulas are expressed in terms of individual order flows of market participants. Our approach enables us to establish a ranking methodology for the market makers with respect to the quality of their trading.
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中文摘要:
我们提出了一个基于代理个体行为的一般非线性订单模型。我们的框架包括基于马尔可夫模型和霍克斯模型。在温和的假设下,我们证明了这类系统遍历性和扩散性的原始结果。然后,我们提供了各种利息量的封闭式公式:最佳买入和卖出数量的平稳分布、价差、流动性波动和价格波动。这些公式以市场参与者的单个订单流表示。我们的方法使我们能够为做市商建立一种关于其交易质量的排名方法。
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分类信息:

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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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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2022-6-24 04:24:26
从一般点过程的渐近性质到金融机构Sothmane Mounjid的排名*, 马修·罗森鲍姆*和Pamela Saliba*+2019年6月14日摘要我们提出了一个基于代理商个人行为的一般非线性订单模型。我们的框架包括基于马尔可夫模型和霍克斯模型。在温和的假设下,我们证明了这类系统的遍历性和差异性的原始结果。然后,我们提供了各种感兴趣数量的封闭式公式:最佳买入和卖出数量的平稳分布、价差、流动性波动和价格波动。这些公式以市场参与者的单个订单流量表示。我们的方法使我们能够为做市商建立一种关于其交易质量的排名方法。关键词:市场微观结构、限价指令簿、高频交易、做市、排队模型、霍克斯过程、遍历性、波动性、监管。1简介在过去二十年中,电子化和分散化市场的发展导致市场参与者的格局发生了深刻的变化。特别是,传统做市商机构在很大程度上已被高频做市商所取代。做市商是买卖双方之间的中介。在电子限额指令簿中,他们通过同时在账簿两侧发布限额指令,为愿意立即交易的市场参与者提供流动性。做市商面临不同类型的风险,主要是逆向选择和库存风险。为了避免逆向选择风险,他们必须能够频繁更新报价,以响应其他订单提交或取消。
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2022-6-24 04:24:29
为了将库存风险降到最低,他们需要使用智能算法,使其能够仅在很短的时间段内持有头寸,参见示例【28】。高频交易者(HFT)现在是唯一能够在流动性股票上扮演做市商角色的市场参与者,参见【20】。这要归功于对速度(协同定位)和技术的追求。据推测,他们能够在最佳价格限制下保持强大的影响力,同时控制逆向选择,见【21】,同时在日益快速变化的市场中进行高效的库存管理,见【3,5】。在某种程度上,HFTs被描述为【31】中的新做市商。自从这些新的做市商出现以来,学者、监管机构和从业者的目标是了解他们的活动对市场是有害还是有益。一方面*芝加哥理工学院(CMAP)+Autorit'e des March's Financials一些人认为,高频交易对市场有积极影响:做市商之间的竞争导致市场深度增加,买卖价差缩小,这相当于降低了其他投资者的交易成本,见【14,21】和更好的价格发现,见【14,39】。另一方面,其他人则断言,高频做市商会产生不良后果。例如,它们通过积极清算长期头寸,加剧了金融危机期间的市场波动,参见【23,29】。在大多数分析HFT行为的研究中,一个重要的共同点是,他们试图衡量HFT如何作为一个整体影响市场,而没有调查他们之间的个人行为差异。[30,40]中的作者阐明了所有HFT的行为并不相似的事实,例如,他们的攻击性和流动性提供水平非常不同。
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2022-6-24 04:24:32
在本文中,我们希望通过引入一些新的定量元素,使监管机构和交易所能够评估每个高频做市商在市场上的单独影响,从而参与关于高频交易对市场质量作用的辩论。特别是,我们希望能够根据做市商的交易质量对其进行排名。我们使用多种市场质量指标,如利差和流动性波动,但特别关注价格波动。[38]中使用了这种分离市场参与者对波动性贡献的思想。在这项工作中,作者使用线性霍克斯过程很好地模拟了不同市场参与者的各种订单之间的相互作用。这个模型很容易解释:代理i的A型订单将代理j的B型订单的可能性提高了一定程度。因此,作者自然地通过代理A所有可能类型订单的加权和确定代理A对波动性的贡献,即每个订单触发的平方平均价格上涨,关联权重为相应订单类型的强度。我们的重点是做市商。因此,需要考虑的一个关键因素是众所周知的一个事实,即任何做市策略的主要市场驱动力都是有限订单簿的状态(而不是其他市场参与者的单个订单),参见【15、25、34】。因此,本着[15]的队列反应模型的精神,我们假设订单状态(这是一个常见的组成部分)会影响我们的高频市场参与者之间的互动。然而,为了对代理人的行为进行真正准确的建模,我们还让他们的个人行为取决于他们自己过去的行为和其他参与者的行为,这符合[38]的精神。
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2022-6-24 04:24:35
我们考虑到与AST之间的依赖关系具有强非线性,从而形成了霍克斯队列反应型订单簿模型的更普遍版本,请参见[35,42]。在这一扩展的非马尔可夫框架中,我们能够证明我们的系统的遍历性和差异性,有关启发性的想法,请参见【16】。此外,我们还提供了市场数量的渐近表达式,如利差、流动性波动或价格波动,以及市场参与者的个人订单流量。这显著地使我们能够预测市场的动态,以防某个做市商离开市场。我们的想法是,我们认为做市商通过他们的算法与市场互动,这些算法是特定的,例如平均事件规模或相对数量,如不平衡。如果我们删除一个市场参与者,而其他参与者不修改他们的算法,我们可以立即计算新的波动率。如果它比实际的做市商大(小),我们可以说被考虑的做市商对市场有稳定(不稳定)的影响。这最终让我们对做市商的交易质量进行了排名。现在让我们简要描述一下我们的模型。设n为正整数,表示第n个订单簿事件en的索引。每个事件在时间tn出现,其特征是一个变量xnth,该变量对描述en所需的所有信息进行编码。例如,XN包含订单大小、订单类型(限额订单、流动性消耗订单,如市场订单或取消)、订单过账价格和代理身份。序列(Tn)n的详细描述≥1和(Xn)n≥1见第2.2节。订单状态由Un=(Qn,Qn,Sn)过程建模,其中Qn为最佳出价时的可用数量,Qn为最佳ask时的可用数量,Sn为时间Tn时的价差。
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2022-6-24 04:24:38
有关Un动态的详细描述,请参见方程式(1)。在这里,我们关注第一个限制,以减少状态空间的维数并保持可处理的模型。最后,我们使用一般方法从(Un)推断价格过程的行为,本着【16,26】的精神,详情见第4节。我们定义了时间t时订单事件e(e包含相关代理的身份)的非线性Hawkes-Markovian到达率λt(e)∈ R+如下所示:λt(e)=ψe、 Ut公司-, t、 XTi<tφ(e,Ut-, t型- Ti,Xi),其中ψ是非线性函数,Ut-是相对于之前最后一个事件的订单状态,φ是代表过去事件影响的Hawkes核。函数φ和ψ都是R+-值的。在没有核φ的情况下,函数ψ导致了经典的马尔可夫方法,因为事件e的到达率本质上取决于订单簿状态Ut-.当φ非零时,ψ控制过去事件和当前订单状态之间的交互。请注意,我们允许ψ具有多项式增长,而在文献中,它具有线性增长,请参见【9】。此外,我们不要求ψ和φ是连续的,这意味着订单动态中的政权突然变化也被纳入我们的建模中。最后,我们提出了一个基于代理的模型,因为市场参与者身份通过变量(Xi)i包含在订单事件e中≥我们的框架是一个广义订单模型,其中事件的到达率遵循一个依赖于订单状态的非线性霍克斯类型动态。这种方法涵盖了大多数现有的买卖订单模型。它是泊松强度模型(见[1,41])、马尔可夫队列反应模型(见[15])和霍克斯模型(如[2,35,38])的自然扩展。
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