Motivated by the desire to bridge the gap between the microscopic description of price formation (agent-based modeling) and the stochastic differential equations approach used classically to describe price evolution at macroscopic time scales, we present a mathematical study of the order book as a multidimensional continuous-time Markov chain and derive several mathematical results in the case of independent Poissonian arrival times. In particular, we show that the cancellation structure is an important factor ensuring the existence of a stationary distribution and the exponential convergence towards it. We also prove, by means of the functional central limit theorem (FCLT), that the rescaled-centered price process converges to a Brownian motion. We illustrate the analysis with numerical simulation and comparison against market data.
Empirical analysis in limit order book modeling for Nikkei 225 Stocks with Cox-type intensities
本文在Muni Toke and Yoshida(2020)的分析基础上,使用高频金融数据进行了实证研究。Muni Toke和Yoshida(2020)证明了限价订单簿中订单相对强度的Cox型模型估计量的一致性和渐近性,然后使用巴黎证券交易所交易的36只股票的高频交易数据,进行了模型选择和交易信号预测。在本研究中,我们添加新的协变量,并进行模型选择和交易信号预测使用的高频交易数据,在东京证券交易所交易的222只股票。我们不仅表明,考克斯型模型在日本市场以及在巴黎泛欧交易所市场表现良好,但也提出了更准确的估计的关键因素。我们还建议多久校准一次协变量。
From Zero-Intelligence to Queue-Reactive: Limit Order Book modeling for high-frequency volatility estimation and optimal execution
高频数据波动率的估计受到微观结构噪声的困扰,这会导致有偏的测量。替代估计已开发和测试的噪声或其渐近分布的收敛速度的特定结构。Gatheral和Oomen(2010)提出使用限价订单簿的零智能模型来检验几种综合方差估计量的有限样本性能。在此基础上,本文提出了三个主要创新点:(1)将限价订单簿的响应-响应模型作为数据生成过程(Huang et al.(2015)),与零智能模型相比,该模型生成更真实的微观结构动力学,如这里通过使用Hausman测试所示;(ii)我们认为不仅估计的综合波动率,但也现货波动率;(iii)我们显示的相关性估计的预测方差的成本模拟VWAP执行。总体而言,我们发现,对于综合波动率,预平均估计优化的估计偏差,而统一和交替估计导致最佳的均方误差值。相反,在现货波动率的情况下,傅立叶估计器产生最佳精度,无论是在偏差和均方误差方面。后者估计也导致VWAP执行的成本方差的最佳预测。
R. Cont和A. de Larrard(SIAM J. Finan. Math,2013)引入了一个用于限价订单簿动态的易处理的随机模型,计算各种感兴趣的量,例如价格上涨的概率或价格过程的扩散极限。正如经验观察所建议的那样,我们将他们的框架扩展到1)书籍事件到达间隔时间的任意分布(可能是非指数分布)和2)新书事件及其相应到达间隔时间的性质都取决于前一本书事件的性质。我们这样做,通过诉诸马尔可夫更新过程建模的动态出价和要求队列。我们通过各种感兴趣量的拉普拉斯变换的显式表达式来保持分析的易处理性。我们通过将我们的模型校准到2012年6月21日的五只股票亚马逊,苹果,谷歌,英特尔和微软来证明和说明我们的方法。在R。Cont和A. de Larrard的方法中,买卖价差保持恒定等于一个刻度,仅对买卖队列进行建模(它们彼此独立,并在价格变化后重新初始化),并且所有订单具有相同的大小。
Mean-field theory of the Santa Fe model revisited: a systematic derivation from an exact BBGKY hierarchy for the zero-intelligence limit-order book model