具有价格限制规则的经验行为订单驱动模型

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英文标题：
《An empirical behavioural order-driven model with price limit rules》
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作者：
Gao-Feng Gu and Xiong Xiong and Hai-Chuan Xu and Wei Zhang and
  Yong-Jie Zhang and Wei Chen and Wei-Xing Zhou
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  We develop an empirical behavioural order-driven (EBOD) model, which consists of an order placement process and an order cancellation process. Price limit rules are introduced in the definition of relative price. The order placement process is determined by several empirical regularities: the long memory in order directions, the long memory in relative prices, the asymmetric distribution of relative prices, and the nonlinear dependence of the average order size and its standard deviation on the relative price. Order cancellation follows a Poisson process with the arrival rate determined from real data and the cancelled order is determined according to the empirical distributions of relative price level and relative position at the same price level. All these ingredients of the model are derived based on the empirical microscopic regularities in the order flows of stocks on the Shenzhen Stock Exchange. The model is able to produce the main stylized facts in real markets. Computational experiments uncover that asymmetric setting of price limits will cause the stock price diverging exponentially when the up price limit is higher than the down price limit and vanishing vice versus. We also find that asymmetric price limits have influences on stylized facts. Our EBOD model provides a suitable computational experiment platform for academics, market participants and policy makers.
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中文摘要：
我们开发了一个经验行为订单驱动（EBOD）模型，该模型由订单下达过程和订单取消过程组成。在相对价格的定义中引入了价格限制规则。订单安排过程由几个经验规律决定：订单方向的长记忆、相对价格的长记忆、相对价格的不对称分布以及平均订单大小及其标准差对相对价格的非线性依赖。订单取消遵循泊松过程，到货率根据实际数据确定，取消的订单根据相同价格水平下的相对价格水平和相对位置的经验分布确定。模型的所有这些成分都是基于深圳证券交易所股票订单流动的经验微观规律推导出来的。该模型能够在真实市场中产生主要的程式化事实。计算实验表明，当涨跌停板高于涨跌停板时，涨跌停板的不对称设置会导致股价指数发散，反之亦然。我们还发现，不对称价格限制对程式化事实有影响。我们的EBOD模型为学者、市场参与者和决策者提供了一个合适的计算实验平台。
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分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Computational Finance        计算金融学
分类描述：Computational methods, including Monte Carlo, PDE, lattice and other numerical methods with applications to financial modeling
计算方法，包括蒙特卡罗，偏微分方程，格子和其他数值方法，并应用于金融建模
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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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PDF下载：
--> An_empirical_behavioural_order-driven_model_with_price_limit_rules.pdf (1.92 MB)

2022-5-31 08:34:54 上传

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关键词：有价格 cancellation distribution Quantitative Participants

具有价格限制规则的经验行为顺序驱动模型高凤瓜、b、熊雄C、d、许海川A、b、魏章C、d、张永杰C、d、魏晨娥、魏兴忠oua、b、f、，*A华东理工大学金融系，上海200237，华东理工大学中国经济物理研究中心，上海200237，中国管理与经济学院，天津大学，天津300072，中国社会计算与分析中心，天津大学，天津300072，中国深圳证券交易所，中国深圳深南东路5045号，518010华东理工大学数学系，上海200237，中国摘要我们开发了一个经验行为订单驱动（EBOD）模型，该模型由订单下达过程和订单取消过程组成。价格限制规则是在相对价格的定义中引入的。订单投放过程由几个经验规律决定：订单方向的长记忆、相关价格的长记忆、相对价格的不对称分布以及平均订单规模及其标准差对相对价格的非线性依赖性。订单取消遵循泊松过程，到货率根据实际数据确定，取消的订单根据相同价格水平下相对价格水平和相对位置的经验分布确定。该模型的所有这些输入都是基于深圳证券交易所股票顺序流动的经验微观规律推导出来的。该模型能够在实际市场中产生主要的程式化事实。

计算经验表明，当涨价限制高于跌价限制时，价格限制的不对称设置会导致股价呈指数级发散，反之亦然。我们还发现，不对称的公共关系限制对程式化事实有影响。我们的EBODmodel为学者、市场参与者和决策者提供了一个合适的计算实验平台。JEL分类：G10关键词：股市；订单驱动模型；不对称价格限制；程式化事实；限额订单账簿1。简介中国新兴股市自1997年1月2日起采用限价机制，以抑制投机行为，稳定市场。该机制设置对称价格限制，其中上限φ+=10%，下限φ-= -普通库存为10%，φ+=5%，φ-= -特殊处理（ST和*ST）股票的5%。2012年7月27日（星期五），中国股市收盘后，上海证券交易所发布了《风险警示股票交易指引草案》。一个关键术语（第七条）指出，对于有风险警告的股票，价格上涨的最大百分比为φ+=1%，而价格下跌的最大百分比为φ-= -5%。受这一事件的影响，2012年7月30日，110支ST和d*ST股票中的106支被以最低价格锁定。当日，上证综合指数、深交所综合指数和中国股市500指数分别下跌-0.89%，-1.65%和-2.01%。这项草案，特别是第七条，遭到了许多反对。北京申农资本管理有限公司总经理余晨向上海证券交易所发布了一封公开信，反对对风险警示股票设定不对称的价格限制。

他争辩说，由于提供了不对称价格，交易所不应启用不公平交易规则*通讯作者。地址：中国上海华东理工大学商学院梅龙路130号114信箱，邮编：200237，电话：+86 21 64253634。电子邮件地址：wxzhou@ecust.edu.cn（周伟兴）2021年10月6日提交给《经济动态与控制杂志》的预印本限制将显著增加购买和持有成本。他敦促退出第七条。《国家指南》将不对称价格限制与对称限制进行了对比。经济学家和市场参与者的观点在理论上当然是正确的。然而，是否有任何技术证据支持这些“理论论点”？在这项工作中，我们设计了一个经验的行为驱动模型。利用这种新模型，比较实验表明，非对称设置具有较大的下限（φ+<φ-|) 导致价格下跌。因此，根据Draf t准则，任何股票一旦被贴上标签，就无法逃脱退市的命运。设定价格限制的主要动机是抑制投机性交易，预计会产生冷却效应，以降低证券的波动性（Ma等人，1989年）。尽管如此，理论分析也预测了磁铁效应的存在，这是指当价格接近任一限制时，价格限制作为一种吸引更多订单到同一侧价格限制的手段的现象（Subrahmanyam，1994）。价格限制的研究可以追溯到20世纪80年代（Telser，1981；Brennan，1986）。然而，磁铁或冷却效应的存在以及限价规则的有效性都存在争议。而Du et al.（2005）、Hsieh et al.（2009）和Wong et al。

（2009）Arak和Cook（1997）以及Wan等人（201 5）发现了价格限制的磁铁效应。相反，Cho et al.（2003）、Chen et al.（2008）和Li and Geng（2012）报告了对上限的磁效应和对下限的微弱或微弱的磁效应，Zhang和Zhu（2014）报告了上限的磁效应和下限的冷却效应。有一些研究设计基于代理的模型并进行计算实验来研究价格限制的影响。Yeh和Yang（2 013）没有发现波动溢出的证据，但发现了延迟价格发现和交易干扰的现象，其重要性取决于价格限制的水平。Zhang等人（2016年）证明，两种价格限制都会导致波动溢出效应和交易干扰效应。此外，Yeh和Yang（2010）以及Xiong等人（2015）认为，适当的价格限制水平有助于稳定市场。受中国股市对称价格限制机制的非对称效应的启发，Li和Geng（2012）对VF-EGARCH-M模式l进行了蒙特卡罗模拟，得出结论，存在φ+>|φ的非对称价格限制机制的优化设计-|. 然而，我们的计算实验表明，不对称度量价格限制规则损害了市场。中国股市是一个订单驱动的市场，ich采用了连续双重拍卖机制和对称价格限制机制（Gu等人，2007；Jiang等人，2008；Mu等人，2009；Wu等人，2017）。这项工作中提出的模型受到了Mike and Farmer（2 008）的开创性Mike Farmer模式l和Gu and Zhou（200 9a）模型的更新版本的启发。这一系列订单驱动模型模拟了进入交易主机的订单下达过程和订单取消过程。

订单发布流程包含三个部分：订单方向、相对订单价格和订单规模。这些模型的微观规则是通过这些过程的经验规则获得的。与现有模型相比（Mike和Farmer，2008；Gu和Zhou，2009a），新模型有两个创新。首先，通过整合价格限制φ+和φ，它采用了相对订单价格的新定义-作为模型参数。这使我们能够研究限价现象的机制，我们将在下文简要回顾。其次，它考虑ord er大小。因此，模式l更具现实意义，可以提高其研究市场微观结构理论的能力，如即时价格影响（Lillo等人，2003；Lim和Coggins，2005；Zhou，2012a，b；Xu等人，2017；Pham等人，2017）。Mike和Farmer（200 8）以及Gu和Zh ou（2 009a）的模型已被应用于了解有关程式化事实的机制（Gu和Zhou，2009b；Meng et al.，2012；Zhou et al.，2017）。顺序驱动模型的研究有着悠久的历史，可以参考50多年前的Stigler（1964）。研究人员基于不同组的微观驱动规则构建了不同的订单驱动模型，试图模拟限额订单簿的动态（Maslov，2000；Farmer et al.，2005；Mike and Farmer，2008；Gu and Zhou，2009a；Tseng et al.，2010）。在这些模型中，订单对某些贸易商不特定，贸易商具有z ero智能。其他行为模型包括渗流模型（Stauffer，1998；Cont和Bouchaud，2000；Eguiluz和Zimmermann，2000），Ising模型（F¨oellmer，1974；Chowdhury-an和Stauffer，1999；Iori，1999；Kaizoji，2000；Bornholdt，2001；Zhou和Sornette，2007），少数民族游戏（Arthu r，1994；Challet和Zhang，1997；Challet等人，2000，2001b，a，2005），等等。

另一个重要的家族是异基因代理人模型，其中代理人是知情交易者、基金投资人、技术交易者、聪明交易者、噪音交易者等的重新组合（Brock and Hommes，1997、1998；Lux and Marchesi，1999；Chiarella and Iori，2002；Chiarella et al.，2006；Barunik et al.，2009；Xu et al.，2014b，a）。在此框架下，可以研究各种因素的影响，如噪音（Chiarella et al.，2011）、技术交易规则（Chiarella et al.，200 9；He和Li，2015）和投资者情绪（Chiarella et al.，2017）。Chakraborti等人（2011年）和Sornette（2014年）提供了出色的评论。然而，不对称价格限制的影响尚未在这些模型中进行计算实验研究。论文的其余部分整理如下。第2节简要介绍了我们采用的数据库。第3节基于订单流的经验规律构建了行为订单驱动模型。我们在第4节中进行了计算实验，以研究不对称价格限制规则对股票价格演变的影响以及一些具体事实。第5节总结了结果。2、日期设置我们使用2003年在深圳证券交易所（SZSE）交易的32只A股和11只B股的超高频订单流量数据来构建订单驱动模型。在我们的样本中，32只A股是深圳证券交易所综合指数的组成部分，11只B股与11只A股配对。记录的每个条目都包含订单下达和订单取消的详细信息，包括订单下达/取消时间、订单价格、订单大小和订单标识，用于标识订单是购买订单、销售订单还是取消。数据库的时间戳精确到0.01s。

这些数据允许我们构建限额订单簿（LOB）并再现价格形成过程。3、订单驱动模型描述下的订单可以被视为投资者希望以一定价格购买或出售某些股票的合同。下单后，它将在LO B中组织成一个队列。很明显，LOB有两个相反的方面，即购买LOB和出售LOB。采购业务线中的采购订单是通过降低订单价格来安排的，最高的订单价格称为最佳出价。在销售业务线中，销售订单是通过提高订单价格来安排的，最高价的最低价格称为最低价或最低价。如果订单有相同的订单价格，则将根据地点和时间进行安排。提前到达的订单具有要执行的优先级。订单取消在股票市场的价格形成中也起着重要作用。如果订单未完成，通常会根据投资者的决定从LOB中取消订单。当限价订单完全取消时，中间价和销售价格也将发生变化。如果在LOB内部取消，也会影响LOB的形状，并对价格形成产生潜在影响。价格是由于订单下达和取消过程而形成的。因此，订单驱动模型包含这两个独立的过程。在订单下达过程中，订单的三个要素被考虑在内：订单方向、订单价格和订单规模。3.1。订单方向下单的第一个要素是订单方向s。假设购买订单s=+1，s=-1对于销售订单，我们可以为每个库存构建订单方向序列。

为了测量所有43只股票的订单方向序列的记忆效应，我们采用了趋势移动平均分析（DMA）（Carbone，2009；Gu和Zhou，2010），这是赫斯特指数的最佳估计数之一（Jiang和Zhou，2011；Shao等人，2012）。衰减函数F(l) 可计算，且预计为与刻度大小相关的幂律l,哪个readsF(l) ~ lH、 （1）式中，H称为DMA标度指数nt或大致为赫斯特指数t。时间序列在H>0.5时呈相对性，在H=0.5时呈不相关，在H<0.5时呈反相关。持久性时间序列具有长内存。我们使用Hswith下标s表示序方向的Hurst指数。函数F(l) 关于天平l 图1（A）显示了四支股票（000001和000839是A股，200488和200625是B股）中的d。在4到5个数量级的标度范围内，观察到良好的幂律标度关系。四只股票的赫斯特指数估计为b eHs=0.895±0。008库存0000 01，Hs=0.859±0。009对于库存0008 39，Hs=0.814±0。009库存2004 88，Hs=0.845±0.005库存200625。所有43只股票的赫斯特指数如表1所示。我们还在图1（b）中显示了所有股票的赫斯特指数直方图。很遗憾，赫斯特世博会的所有会员都是10010110210310410510610-2100102104lF级(l)  （a） 00000 10008392004882006250.7 0.75 0.8 0.85 0.9 0.95024681012（b）hs频率图1：（彩色在线）顺序方向的长内存。（a） 函数F的曲线图(l) 四种股票的订单说明00000 10000839、200488和200625。实线是数据的最小二乘拟合。为清晰起见，已垂直移动000839、200488和200625的缩放曲线。

（b） Hurst指数的直方图表示所有43只股票的Hsof顺序方向。大于0.5，我们证明订单方向序列具有很长的内存。根据表1，所有股票的平均赫斯特指数为hHsi=0.841±0.03 6。此外，A股的me an Hurst expo指数为hHs，Ai=0。854±0.027，略大于B sha res hHs，Bi=0。806±0.036。这表明2003年中国股市A股存在较强的持续性。结果与Lillo和Farmer（2004）对伦敦证券交易所（LSE）股票的研究结果一致。然而，我们发现，深交所股票比伦敦证交所股票在订单方向上具有更强的持续性，这反映了中国股市存在较强的模仿和羊群行为。表1：使用去趋势移动平均法（DMA）估计的32只A股和11只B股的赫斯特指数Hsof指令方向。