模拟高频交易的同步行为

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英文标题：
《Simulating the Synchronizing Behavior of High-Frequency Trading in
  Multiple Markets》
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作者：
Benjamin Myers and Austin Gerig
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最新提交年份：
2013
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英文摘要：
  Nearly one-half of all trades in financial markets are executed by high-speed, autonomous computer programs -- a type of trading often called high-frequency trading (HFT). Although evidence suggests that HFT increases the efficiency of markets, it is unclear how or why it produces this outcome. Here we create a simple model to study the impact of HFT on investors who trade similar securities in different markets. We show that HFT can improve liquidity by allowing more transactions to take place without adversely affecting pricing or volatility. In the model, HFT synchronizes the prices of the securities, which allows buyers and sellers to find one another across markets and increases the likelihood of competitive orders being filled.
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中文摘要：
金融市场上近一半的交易是由高速、自主的计算机程序执行的，这种交易通常被称为高频交易（HFT）。尽管有证据表明高频交易提高了市场的效率，但目前尚不清楚它是如何或为什么产生这种结果的。在这里，我们创建了一个简单的模型来研究高频交易对在不同市场交易类似证券的投资者的影响。我们表明，高频交易可以通过允许更多交易的发生而提高流动性，而不会对定价或波动性产生不利影响。在该模型中，高频交易同步了证券的价格，这使得买家和卖家能够在不同的市场中找到彼此，并增加了竞争订单被满足的可能性。
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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：General Finance        一般财务
分类描述：Development of general quantitative methodologies with applications in finance
通用定量方法的发展及其在金融中的应用
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PDF下载：
--> Simulating_the_Synchronizing_Behavior_of_High-Frequency_Trading_in_Multiple_Markets.pdf (782.85 KB)

2022-5-5 05:02:17 上传

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关键词：高频交易 Quantitative Applications Transactions QUANTITATIV

模拟多个市场中高频交易的同步行为Benjamin Myers和Austin GerigAbstract金融市场中近一半的交易是由高速自主计算机程序执行的，这种交易通常被称为高频交易（HFT）。尽管有证据表明HFT提高了市场效率，但尚不清楚它是如何或为什么产生这种结果的。在这里，我们创建了一个简单的模型来研究高频交易对在不同市场交易类似证券的投资者的影响。我们表明，高频交易可以通过允许更多交易的发生而提高流动性，而不会对定价或波动性产生不利影响。在该模型中，高频交易同步了证券的价格，这使得买家和卖家能够在不同的市场中找到彼此，并增加了竞争订单完成的可能性。1简介在过去的20年里，金融市场发生了巨大的变化。在这段时间里，大多数交易所已经从基于地板的交易转向了完全电子化的交易，在这种交易中，订单可以发送到市场，在几乎没有或根本没有人工干预的情况下执行[9]。因此，自动化交易已经泛滥。一种特殊类型的自动化交易，称为高频交易（以下简称HFT），其规模和重要性尤其增长。HFT利用短期价格波动，在一天中多次寻求每笔交易的小利润，而无需在隔夜持有大量头寸。

尽管很难确定它的真实大小，但英国牛津大学物理系的莫斯本雅明·迈尔斯（mostBenjamin myers）的电子邮件：myers。本杰明。s@gmail.comAustin英国牛津大学萨伊德商学院GerigCABDyN复杂性中心电子邮件：austin。gerig@sbs.ox.ac.uk2本杰明·迈尔斯（Benjamin Myers）和奥斯汀·格瑞格（Austin Gerigstudies）的研究估计，在主要交易所的所有交易中，约有一半是由高频交易引起的。这项研究侧重于与高频交易有关的一个特殊效应——多个相关证券的价格响应同步[3,4]。图1（取自一个容器）显示了这种效果。在这里，为了更详细地分析价格同步，我们模拟了两个相同证券交易的市场，并比较了投资者福利，当这些市场的价格与金融时报的行为一致或不一致时。图1纳斯达克交易的40只美国股票，由于stockj 6=i，股票i的标准化价格响应分解为由于高频触觉（绿色）、非高频触觉（蓝色）和未分类活动（红色）而产生的金额。样本平均值的标准误差用阴影颜色表示。取自[3]。0.2 0.4 0.6 0.8 10.10.20.30.40.50.6时间标准化价格响应0 15 301TotalHFTnon-在我们的模拟中，投资者是在零情报框架中建模的[5,2]。这种处理方法去除了个人行为的特质，并且假设本地互动具有重要意义——投资者只对满足自己特定的价格预期感兴趣，而不使用复杂的策略。为了考虑高频交易的影响，我们模拟了两个零情报市场，在这两个市场中交易一种身份证券，并允许高频交易在两个市场的价格交叉时连接这两个市场之间的订单。

我们表明，高频交易活动（如模型中所定义）增加了典型投资者进入市场进行交易的概率。此外，高频交易活动降低了波动性，使价格更接近其基本价值。2模型该模型模拟了连续双向拍卖，这是现代交易所常见的市场结构。交易者分别提交购买和出售的出价和要约。几家研究公司为订阅者提供HFT活动的估计；例如TABBGroup、Aite Group和Celent。这些信息公开发表在《经济学人》（the Economist）2012年2月25日的《快速与愤怒》（the Fast and the Frieve）和《金融时报》（Financial Times）2012年3月6日的《超级快速交易者感受到交易所行为的热度》（Superfast traders feel the heat as boursesact）等文章中。在多个市场中以他们愿意交易的最佳价格模拟高频交易的同步行为。如果价格交叉——出价达到或超过先前的出价，或相反——交易将以先前列出的价格进行。如果传入订单无法与任何现有订单进行交易，则将其放入限额订单簿中。这包括两个列表，一个是投标书，另一个是询价书，分别包含买方和卖方之前未完成的订单。在我们模型中的每个时间步，都会生成单位大小的随机顺序。订单的买入或卖出概率相等，并且给出了一个从统一概率分布中得出的价格，限制为1和200。订单价格的这些硬限制不应被视为实际市场中存在的边界，而是为了简单起见而假设的。在实际市场中，我们希望参与者根据均衡价格（随着时间的推移会发生变化）周围的一些驼峰形分布下限价订单。

为了简单起见，我们假设这个驼峰分布是一个有限制的均匀分布，并且清算价格随着时间的推移是恒定的。使用动态结算价格和/或开放限制的不同分布（如高斯分布），虽然可能更现实，但不会改变本文的主要结果。订单填写限额订单簿，直到交易发生。当交易发生时，限额订单簿中所有未完成的订单都将被清除，并再次开始生成新订单的过程。图2（A）用图表说明了这一点。（A） （B）图2是两种情况下的订单簿示意图。（A） 在没有HFT的情况下，以有无交易发生的时间步长展示市场。请注意，交易只能在出价超过出价时发生。（B） 显示了HFT的连接效果。每次交易后，订单簿都会被彻底清除。HFT交互通过同时运行两个相同的交换机来建模。如果在给定的时间步长内，两个市场都无法进行交易，但如果两个市场合并，则允许HFT在两个市场之间进行交易。图2（B）用图表说明了这一点。我们假设HFT是完全竞争的，所以他们的利润为零。因此，两个市场中的HFT交易以相同的价格进行，我们将其设置为两个市场中两个订单的买入价和卖出价之间的中点。4 Benjamin Myers和Austin Gerigf举个例子，让市场1上的出价用b表示，市场2上的要价用a表示，其中b≥ A.

当HFT与这些订单进行交易时，两个市场的交易价格均为（b+a）/2。3结果当买卖证券时，投资者通常对以下三个问题感兴趣：我交易的可能性有多大？我可能会得到什么价格？这个交易价格相差多少？因此，我们在有HFT和无HFT的情况下估计模型中的以下三个观察值：（1）提交的订单将导致交易的概率，（2）卖方的平均交易价格，以及（3）已完成订单的交易价格的波动性（交易价格的标准差）。我们在使用和不使用HFT的情况下，以10000个时间步运行100次模拟，并记录相关观测值的平均值。结果如图3、图4和表1所示，我们将在下面详细讨论。计数（A）（B）图3模拟中的交易价格直方图。（A） 显示没有HFT的市场；（B） 显示HFT市场，包括两个交易所的交易。请注意，如果没有HFTT，平均交易价格的观察频率不如极端情况下的价格。模拟多个市场中高频交易的同步行为5该模型再现了一些经验发现，这些发现很难解释[7,6,1]：1。当存在HFT时，交易价格更准确，即更接近均衡值。2.存在HFT时，波动性降低。3.存在HFT时，流动性增加。均衡价格定义为模拟中预期总供给和需求曲线的交点，它只是价格均匀分布的平均值，即100.5。

如表1所示，有HFT和无HFT的平均交易价格在2个标准误差范围内收敛到均衡值，定义了95%的置信区间。然而，当添加HFT时，平衡值周围的方差减小。差异的减少如表1所示，并可从图3（A）和图3（B）中交易价格直方图的比较中看出。如图所示，HFT导致更多交易发生在均衡价格下。这一结果与之前的实证研究相吻合，之前的实证研究表明，算法交易总体上提高了市场价格的准确性，而高频交易尤其提高了市场价格的准确性[1,7]。（A） （C）（B）（D）图4（A）平均交易价格，（B）波动性，（C）交易概率和（D）交易量（交易数量）在模拟中的对比图，包括HFT和不含HFT。请注意，HFT的引入对价格没有明显影响，但在统计学上显著降低了波动性，同时增加了交易数量和完成给定订单的可能性。误差条表示95%的置信区间。实证研究还发现，高频交易降低了日内波动率[6]。我们的模拟也重现了这个结果（见图4（B））。由于均衡价格在模型中是常数，交易价格的任何变化都可以解释为过度波动。由于高频交易减少了执行价格的差异，也降低了市场的波动性。6本杰明·迈尔斯（Benjamin Myers）和奥斯汀·格瑞格（Austin Gerigh）我们考虑的最终指标是流动性。如果一项资产“在短时间内可以更确定地变现而不发生损失”，则该资产是流动的[8]。流动性可以通过多种方式定量定义。

然而，我们的模型考虑了短期通知的要求，因为如果订单没有导致交易，订单将被取消，并且当订单进行交易时，价格必须满足最初生成的保留价格。因此，我们对流动性的衡量是每次模拟发生的交易数量，或订单交易的概率。如表1和图4（C和D）所示，当我们的模型中存在HFT活动时，订单更有可能完成。这一结果再次与经验发现相符。表1：100次以上10000次模拟迭代的平均参数。标准偏差显示在平均值下方的括号中。就HFT而言，平均值高于两个市场。参数基本情况HFTPrice 100.5 100.5（1.38）（0.71）波动率60.1 47.4（0.6）（0.4）交易量2255 3580（33）（6）交易概率0.226 0.3584结论在本章中，我们分析了模拟环境中高频交易的影响。在HFT活动连接市场订单的前提下，我们发现，当HFT存在时，价格更接近其平衡值，波动性降低，流动性增加。这些结果表明，将类似证券之间的顺序流联系起来对投资者的福利很重要，就HFT发挥这一功能的范围而言，它在现代金融市场中起着重要的作用。致谢本章是本杰明·迈尔斯MPhys论文的修订版，最初题为“基于代理的金融市场高频交易模拟”这项工作得到了欧盟委员会FP7 FET开放项目FOC-II（编号255987）的支持。模拟多个市场中高频交易的同步行为7参考1。Brogaard J，Hendershott T，Riordan R（2013）高频交易和价格发现。工作文件，http://ssrn.com/abstract=19285102.

Farmer JD，Patelli P，Zovko II（2005）金融市场中零智能的预测能力。美国国家科学院学报102（6）：2254-22593。Gerig A（2012）高频交易同步金融市场的价格。工作纸，http://ssrn.com/abstract=21732474.Gerig A，Michayluk D（2010）自动流动性提供和传统市场营销的消亡。工作文件，http://ssrn.com/abstract=16399545.Gode DK，Sunder S（1993）《零智能交易者市场的配置效率：市场作为个体理性的部分替代品》。《波兰经济杂志》，101（1）：119–1376。Hasbrouck J，Saar G（2013）低延迟交易。J金融市场16（4）：646-6797。Hendershott T，Jones CM，Menkveld AJ（2011）算法交易是否改善了流动性。J Fin 66（1）：1-338。凯恩斯·JM（1930）关于货币的论文。第二卷：货币应用理论。纽约哈考特9号。MacKenzie D（2012）Merc的机械化：芝加哥商品交易所和高频交易的兴起。工作文件，爱丁堡大学