买卖价差偏差持续时间的生存模型

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《Survival Models for the Duration of Bid-Ask Spread Deviations》
---
作者：
Efstathios Panayi and Gareth Peters
---
最新提交年份：
2014
---
英文摘要：
  Many commonly used liquidity measures are based on snapshots of the state of the limit order book (LOB) and can thus only provide information about instantaneous liquidity, and not regarding the local liquidity regime. However, trading in the LOB is characterised by many intra-day liquidity shocks, where the LOB generally recovers after a short period of time. In this paper, we capture this dynamic aspect of liquidity using a survival regression framework, where the variable of interest is the duration of the deviations of the spread from a pre-specified level. We explore a large number of model structures using a branch-and-bound subset selection algorithm and illustrate the explanatory performance of our model.
---
中文摘要：
许多常用的流动性指标基于限额指令簿（LOB）状态的快照，因此只能提供即时流动性信息，而不能提供本地流动性制度的信息。然而，LOB交易的特点是许多日内流动性冲击，LOB通常在短时间后恢复。在本文中，我们使用生存回归框架捕捉流动性的动态方面，其中利息变量是利差偏离预先指定水平的持续时间。我们使用分枝定界子集选择算法探索了大量的模型结构，并说明了我们模型的解释性能。
---
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
--

---
PDF下载：
--> Survival_Models_for_the_Duration_of_Bid-Ask_Spread_Deviations.pdf (626.42 KB)

2022-5-6 08:29:42 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏1 回帖

关键词：持续时间 生存模型 Econophysics Quantitative Applications

投标期间的生存模型Ask SpreadDeviation SEFStathios PanayiOS伦敦大学学院计算机科学系，WC1E 6主题：efstathios。帕纳伊。10@ucl.ac.ukGareth彼得斯统计系伦敦大学学院，WC1E 7HBE电子邮件：garethpeters78@gmail.comAbstract-许多常用的流动性指标基于限额指令簿（LOB）状态的快照，因此只能提供即时流动性信息，而不能提供本地流动性制度的信息。然而，LOB交易的特点是许多日内流动性冲击，LOB通常在短时间后恢复。在本文中，我们使用一个回归框架捕捉流动性的动态方面，其中利息变量是利差偏离预先规定水平的持续时间。我们使用abranch和界子集选择算法探索了大量模型结构，并说明了我们模型的解释性能。关键词买卖价差，LOB，生存分析。引言市场流动性被认为是金融市场的一个理想特征，因为在流动性市场中，我们通常希望观察到的证券价格或证券可用量的突然变化或“跳跃”更少。在中国市场，参与者既可以在这些证券中建立头寸，也可以清算它们，而不会产生实质性的执行成本。对于一些投资者来说，流动性是选择他们想要投资的市场和资产的最重要决策标准，也是量化特定证券市场质量的核心概念。我们关注的是限额订单簿（LOB）中的活动，这是一种中心匹配机制，目前全球超过一半的股票交易所都在使用[24]。

它收集特定股票的所有买卖权益，并向每个市场参与者呈现这些订单的集合。[24]建议在不同级别提交限价单，以便市场参与者保护自己不受对手选择的影响，也就是说，针对具有更高信息的交易者执行限价单。因此，了解LOB的动态是很重要的，它可以通过设计大型买卖订单的执行时间表来帮助降低交易成本。LOB中的大量订单来自做市活动，正是这种活动，我们希望在冲击后（例如，在大量市场订单或一系列取消后）补充LOB。在这种情况下，患者交易员可能希望等到补货完成后再下单。例如，通过跨越较大的买卖价差，这将减少他们不得不承担的交易成本。然而，LOB的快照，如交易员终端上显示的快照，在交易员不得不等待的时间内，并不具有信息性。在本文中，我们提出了一个模型，用于计算冲击后传播恢复所需的时间。我们测量了传播偏离预先规定水平的持续时间，并将其与从LOB获得的大量瞬时和滞后协变量联系起来。这是通过开发asurvival回归框架实现的。我们探索了大量的模型结构，并将模型与来自Chi-X交换的LOB数据进行了四个月的数据拟合。因此，我们可以识别随时间推移具有解释力的协变量。我们的生存回归方法与Lo等人[22]的模型有关，他们同样使用了加速失效时间公式。

然而，他们的模型是针对个别限价指令的生命周期，而我们的模型是针对价差的偏差，因此更能说明流动性制度。此外，我们的回归模型包含了更多关于瞬时结构变量和滞后结构变量的信息，我们证明了这些变量在解释我们的观察结果方面具有实质性的解释力。本文的贡献在于开发了一种新的方法来模拟LOB的日内结构与预先定义的阈值水平的差价偏差持续时间之间的关系。在这种情况下，我们表明，在生存回归框架中纳入LOB协变量可以解释扩展持续时间偏差的很大一部分变化。我们还解释了如何使用分支定界算法来探索不同的回归模型结构，以最大限度地发挥这种解释能力。对于被视为解释变量的LOB的每个特征，我们评估在我们的样本期内，日间平稳消费是否合适。我们发现并非如此，因此将模型分别应用于每个日常数据集。此外，我们还研究了随着模型中协变量数量的增加，解释力的相对增加。最后，我们解释了卵巢在解释观察到的扩散偏差持续时间变化中的作用，卵巢是最优模型的一部分。本文的其余部分结构如下：第二节解释了LOB的操作，并描述了本文中使用的数据集的特征。第三节解释表明我们的工作与流动性建模和生存分析的文献有关。

第四节正式定义了观测随机变量、LOB协变量和生存模型。第五节根据模型的解释力给出了我们的结果，第六节得出结论。二、限额指令簿数据中央限额指令簿是一个集中系统，在给定的交易场所显示特定股票的交易权益。市场参与者通常被允许在场地上下达两种类型的订单：限价订单，指定他们不愿意购买的价格（或他们不愿意出售的价格），以及以最佳可用价格执行的市场订单。市场订单立即执行，前提是账簿的另一面有相同大小的订单。限价指令仅在指令账簿中的交易权益达到或低于（高于）规定的限价时执行。如果没有这样的兴趣，订单将被输入到限价订单簿中，订单将按价格显示，然后按时间优先级显示。图1显示了特定时间在Chi-X交易所交易的特定股票的订单簿的示例快照。购买200股的市场指令将导致三次交易：70股在2702点，100股在2702点，其余30股在2704点。另一方面，以2705点卖出300股的限价指令不会立即执行，因为最高买入指令只有2700美分。它将改为在右边输入限价指令簿，以2705美分的优先权排在第二位，仅次于已经在指令簿中的120股。图1。LOB状态的一个例子我们研究了2012年1月2日至4月27日期间Chi-X交易所（在与BATS合并之前）的数据集。

我们的82天样本包含与法国能源和运输公司AlstomSA股票交易相关的信息，该公司是CAC40指数的一部分。这包括正常营业时间内所有带时间戳的订单提交、执行和取消。交易所既有一本可见的，也有一本隐藏的图书，订单会根据订单的类型和大小发送到每本图书。visible book支持多种订单类型的提交，但是，这些类型都由exchange匹配引擎转换为带时间戳的限时订单提交、执行和取消，这就是我们的数据集中包含的内容。与交易数量相比，我们数据集中的交易比例相对较低limithttp://www.chi-xeurope.com/document-library/chi-x-europe-exchange-guide-v2-7-f.pdf01002003002012010220120103201201042012010520120106201201092012011020120111201201122012011320120116201201172012011820120119201201202012012320120124201201252012012620120127DateNumber事件总数（\'000s）事件类型提交扫描单元执行图。2.2012年1月，阿尔斯通股份有限公司在Chi-X TradingVince的LOB交易活动总量。订单提交和取消。这是现代金融市场的一个特点，有许多因素促成了这一点。例如，有一些做市商的活动，他们需要对自己的出价和出价进行适当的定价，以避免逆向选择的风险[24]。一些自营交易算法也可能产生大量取消，部分原因是“追逐”资产的当前市场价格，或寻求“潜在”流动性（即可用但未显示的流动性）[17]。还有一些提交的订单距离订单簿顶部很远，因此执行的可能性很小[25]。

对于本文考虑的数据集，我们通常每天有150000到300000个事件，其中只有1.5%到5%是执行，如图2所示。三、 相关工作。买卖价差：买卖价差，或LOB中最高出价和最低出价之间的差额，代表投资者必须承担的成本，以保证立即执行，即通过市场指令跨越价差。在财务文献中，关注报价驱动（经销商）市场的早期模型将分布的变化归因于库存持有成本[4]和逆向选择风险[11]，而Huang和Stoll[19]也发现了更大的加工组件。Af Fleck Graves等人[2]随后发现，在报价和订单驱动的市场中，价差分解为这些组成部分的情况有所不同。不同市场的日内价差变化具有不同的性质：例如，Chan等人[7]发现纳斯达克证券的日内价差下降，而Abhyankar等人[1]发现了U型模式。Chordia andRoll[9]研究买卖价差中的时间序列变化。他们发现（长期）流动性受到利率、市场波动和季节效应等因素的影响。我们对这篇文献的贡献是在现有的关于传播变异的考虑中引入了时间成分。也就是说，虽然我们没有对价差的绝对水平进行建模，但我们提出了一个模型，该模型对价差偏离特定阈值水平的持续时间具有解释力。我们还关注比目前考虑的时间间隔短得多的时间间隔，通常以毫秒为单位。这在高频交易公司越来越多的市场中是必要的[18]，并且这些公司的订单流量对市场质量有影响[5]。

此外，我们的模型与将利差归因于各种理论决定因素的工作不同，因为它评估了协变量的解释力，而没有提出明确的LOB理论随机模型。B.生存模型生存分析是一种技术，用于对某些利益变量的寿命进行建模，这些变量通常会面临比较风险。过去，它被用来预测财务困境（例如[14]，[21]），检查对冲基金的寿命[16]，并对风险投资公司退出投资的时间进行建模[15]。Deville和Riva[10]使用了类似的方法，采用威布尔规范，对法国指数期权市场的看跌期权平价偏离的持续时间进行建模。他们发现，“无风险时间”系统地与流动性相关变量联系在一起，比如期权或指数市场上的交易量。据我们所知，我们的论文是首次使用生存模型明确检查传播中的波动。然而，在模拟单个限价单的有效期（即执行和取消之间的时间）方面已经有了相关的工作，AlSuhaibani和Kryzanowski[3]为流动性较低的沙特股市建立了早期模型，Cho和Nelling[8]为纽约证券交易所建立了早期模型。在开发利差偏差持续时间的生存模型时，我们注意到，我们从Lo等人提出的生存回归框架中学习到了我们模型中要考虑的LOB结构的合理协变量子集（变换）。我们还采用了模型中使用的加速失效时间生存公式。与Lo等人的方法相比，我们的方法有两个主要区别。

[22]：首先，他们以不同的方式处理审查，因为他们认为被取消的命令是审查保留，或执行失败。这可能是因为他们研究了一家经纪公司的数据集，该公司主要为机构客户提供服务，取消的比例要低得多。其次，他们只考虑考虑考虑订单顶部的解释变量（最高出价和最低出价，以及这两个级别的数量），而我们考虑了出价和要价的前5个级别，以及这些变量的滞后版本。我们展示了本研究中未使用的新功能的重要性。Chakrabarty等人[6]的一项相关研究开发了一个竞争风险框架，以进一步区分LOB中已执行或取消的限额指令的生命周期。在这项生存回归研究中，他们还使用了[22]中使用的相同协变量。在我们的论文中，我们没有使用竞争风险框架，因为对于我们来说，区分价差恢复到之前的水平是否是由于限价买入或限价卖出指令的到来并不重要。四、 传播偏差和模型公式图3显示了偏离持续时间超过传播阈值水平的示例，即我们在生存回归方法中建模的数量。我们在这里展示了多个层次，以注意流动性阈值的选择是灵活的，例如作为流动性度量的某些历史分布的分位数。

将价差恢复到（比如）其历史中值对于经纪公司或执行大额订单的大型基本面交易员来说可能很重要，而监管机构可能更感兴趣的是更不频繁事件的持续时间，即价差达到经验分布的非常高的分位数水平。0 2 4 6 8 10 12345678扩展τ1（1）T1（1）τ1（2）T1（2）τ1（3）T1（3）τ2（1）τ3（1）τ2（2）τ2（3）τ1（4）图3。四个不同阈值以上的扩散偏差持续时间示例。我们注意到，在从我们的数据集中收集我们的观察结果时，毫秒戳事务的粒度和日内LOB修订的速度使得我们的持续时间偏差通常为0。由于这会对我们的模型的估计造成问题，我们将这些偏差的持续时间设置为0.1毫秒（100微秒），这是发送到交换机的消息的最小往返时间。A.LOB变量和生存模型组件的符号和定义通常，我们将保留大写字母表示随机变量，粗体字母表示随机向量，小写字母表示这些随机变量和向量的实现。此外，我们在单个交易日对单一资产使用以下符号：oa表示询问，b表示出价。oPb，它∈ N+表示时间t时ITHLever出价的limitprice的随机变量，单位为tick。“级别”定义为在时间t.oPa至少有一个测试限额订单的级别∈ N+表示时间t时ithlevel ask limitprice的随机变量，单位为滴答Vb，它∈ NN表示时间t时ITHLever bid的顺序的列随机向量。oSt=Pa，1t-Pb，1t表示时间t时扩散的随机变量。oc表示扩散的阈值水平，以与扩散St相同的单位定义。