高频市场的微观结构

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英文标题：
《The microstructure of high frequency markets》
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作者：
Rene Carmona and Kevin Webster
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最新提交年份：
2017
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英文摘要：
  We present a novel approach to describing the microstructure of high frequency trading using two key elements. First we introduce a new notion of informed trader which we starkly contrast to current informed trader models. We describe the exact nature of the `superior information\' high frequency traders have access to, and how these agents differ from the more standard `insider traders\' described in past papers. This then leads to a model and an empirical analysis of the data which strongly supports our claims. The second key element is a rigorous description of clearing conditions on a limit order book and how to derive correct formulas for such a market. From a theoretical point of view, this allows the exact identification of two frictions in the market, one of which is intimately linked to our notion of `superior information\'. Empirically, we show that ignoring these frictions can misrepresent the wealth exchanged on the market by 50%. Finally, we showcase two applications of our approach: we measure the profits made by high frequency traders on NASDAQ and re-visit the standard Black - Scholes model to determine how trading frictions alter the delta-hedging strategy.
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中文摘要：
我们提出了一种使用两个关键元素描述高频交易微观结构的新方法。首先，我们引入了知情交易者的新概念，这与当前的知情交易者模型形成了鲜明的对比。我们描述了高频交易者所能获得的“高级信息”的确切性质，以及这些代理人与过去论文中描述的更标准的“内幕交易者”有何不同。这就产生了一个模型，并对数据进行了实证分析，这有力地支持了我们的观点。第二个关键要素是严格描述限额指令簿上的结算条件，以及如何推导此类市场的正确公式。从理论角度来看，这允许准确识别市场中的两个摩擦，其中一个与我们的“高级信息”概念密切相关。从经验上看，我们表明，忽视这些摩擦可以将市场上交换的财富歪曲50%。最后，我们展示了我们方法的两个应用：我们衡量纳斯达克高频交易员的利润，并重新访问标准的布莱克-斯科尔斯模型，以确定交易摩擦如何改变delta对冲策略。
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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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PDF下载：
--> The_microstructure_of_high_frequency_markets.pdf (1 MB)

2022-6-1 07:42:51 上传

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关键词：微观结构 Quantitative Applications information QUANTITATIV

高频Marketsren\'E CARMONA和KEVIN WEBSTERAbstract的微观结构。我们提出了一种使用两个关键元素描述高频交易微观结构的新方法。首先，我们引入了知情交易者的新概念，这与当前的知情交易者模型形成了鲜明的对比。我们描述了高频交易者所能获得的“高级信息”的确切性质，以及这些代理如何区别于过去论文中描述的更标准的“内幕交易者”。这就产生了一个模型，并对数据进行了实证分析，这有力地支持了我们的观点。第二个关键要素是严格描述限额订单账簿上的结算条件，以及如何推导出此类市场的正确公式。从理论角度来看，这允许准确识别市场中的两个摩擦，其中一个与我们的“高级信息”概念密切相关。从经验上看，我们表明，忽视这些摩擦可以将市场上交换的财富歪曲50%。最后，我们展示了我们方法的两个应用：我们测量纳斯达克高频交易员的利润，并重新访问标准的Black-Scholes模型，以确定交易摩擦如何改变delta hedgingstrategy。1、导言如果不引用凯尔的基本工作，就不可能开始一篇关于知情交易和市场微观结构的论文。这很有可能，因为凯尔的模型是一个优雅而复杂的模型的完美例子，该模型非常准确地描述了金融市场中的一个重要现象。这也是相当令人惊讶的，正如这篇论文在三十年前写的那样，当时市场的代理人和微观结构与现代非常不同。我们的论文是对凯尔模型的致敬。

我们没有将其开创性论文的原始发现应用于其未寻求解决的情况，而是积极参与其中，反思高频交易的出现。这使我们能够确定1985年和2014年世界的主要共同点和差异。共同点是逆向选择、知情交易对价格的影响以及随之而来的信息租金。区别在于知情代理人的性质、他们的交易策略以及他们对金融系统的影响。日期：2014年8月24日。2勒内·卡莫纳和凯文·韦伯斯特讨论的核心是两个关键概念：信息和交易。两者的结合导致逆向选择。前者要求读者理解informedtrader所享有优势的本质。这可以通过对试剂的直接微观分析来完成：在这种情况下，高频交易者。后一点在本质上更具技术性。在得出任何经济结论之前，必须了解电子交易的确切规则。这允许识别电子交易交易员的确切盈亏来源。这两个问题都可以在理论层面上解决，但也几乎可以通过现代市场中存在的大量数据来解决。除了凯尔（Kyle）（[10]）的原著外，其他微观结构论文侧重于库存管理做市商（[5、17、18、20]）。这些模型在不同于我们研究的市场微观结构下工作，旨在提供价格形成的定性见解。我们的重点是高频交易者、他们的利益以及他们对市场的经验性影响。我们假设高频市场的模型应该包括我们的清算方程和逆向选择模型。

这种方法的主要优点是，它不需要微观结构噪音的模型：财富与仅使用市场可观察数量的数据完全匹配。我们不跟踪真实价格，只跟踪观察到的中间价格。关于微观结构噪声和高频市场的相应模型，我们参考了文献[2]及其参考文献。Y.Ait Sahalia、P.A.Mykland和L.Zhang的论文【2】以及Y.AitSahalia和J.Jacod的书【1】都在本文的实证部分发挥了重要作用，因为它们突出了高频市场中经济计量测试的技术性。然而，与这些参考文献不同，我们的论文旨在测量和匹配市场数量，而不诉诸微观结构噪声的概念。另一种在高频世界中建模财富的方法是艾尔格伦和克里斯方法[4]，它依赖于线性价格影响关系。这种逆向选择的方法更加明确，尽管比我们的方法更加严格。这是一个纯描述性的、无代理的模型。它的主要焦点不是数据驱动，而是特定类型应用程序的可处理性：最佳执行。因此，Almgren和Chriss模型中的校准不像我们的模型那样简单。然而，线性结构导致了一大类问题的封闭式公式，这在最优执行文献中最为常见（见[3，21]）。从实证角度来看，我们研究了通过限额指令簿进行电子交易的金融资产市场。假设市场订单以高频率出现，所有交易要么以最佳出价执行，要么以最低价执行。此外，隐藏订单被丢弃。附录包含纳斯达克数据集的更多信息。最近一对使用高频数据的论文是[14，15]。O\'Hara等人。

通过测量买卖订单之间高频市场3微观结构的不平衡来估计逆向选择。这些作者倡导的主要技术工具之一是使用基于事件的时钟来模拟电子市场，这符合高频交易的实践。我们采用这种基于事件的观点，但选择通过执行的限价指令和价格变化之间的关系来衡量逆向选择。我们以F.Black和M.Scholes的开创性工作为精神，通过复制期权套期保值的应用来说明我们确定的交易摩擦的重大影响。在我们的框架中，欧洲期权的定价公式相同，但波动性需要改变，以合并买卖价差。完美的复制仍然是可能的，尽管有一个转折：负gamma期权只能通过limitorders进行复制，而正gamma期权则通过市场订单进行对冲。这些关于期权定价的结果让人想起利兰的战略（例如，见[13]），其中探讨了交易成本下的欧洲期权定价。主要区别在于1）使用限额和市场订单作为对冲工具之间的明显区别；2） 利兰模型中没有的逆向选择的影响。在程序层面上，Leland将交易成本添加到已经建立的不连续时间模型中，而在我们的方法中，我们在扩展到宏观连续时间模型之前，在微观层面上对市场微观结构进行建模。论文的其余部分组织如下。第2节描述了我们用高级信息来描述高频交易者的概念。这与通常的内幕信息概念背道而驰。给出了一个简单的模型，并对数据进行了测试。

第3节从高频市场清算机制的技术描述开始。这导致了托诺维尔方程，该方程将交易者的财富分解为无摩擦财富、交易成本和逆向选择成本。实证分析表明了迄今为止被忽视的术语的重要性。最后，第4节介绍了我们框架的两个应用。第一种方法衡量高频交易者的收益、流动性提供者获得的有效利差，并为逆向选择提供计量经济学检验。本文最后以标准Black-Scholes复制论证的精神对期权套期保值进行了应用。2、高频交易者的优势信息本节将高频交易者描述为知情代理人。主要信息是，他们信息的性质及其所带来的风险与迄今为止微观结构理论中提出的截然不同。我们对这两种信息结构进行对比的标准参考是Kyle关于内幕交易的基础工作。2.1. 内幕信息还是上级信息？消息灵通的商人是一个代理人，他掌握的资产信息比其他市场信息更准确。最极端和最著名的例子是内幕交易，4 REN’E CARMONA和KEVIN Webster，其中交易者提前知道资产的真实未来价值。准确地说，让我们描述一下内部人员所能获得的信息的确切性质，他如何交易以利用他的信息，以及这种策略所带来的市场风险。内幕交易者知道资产在未来某个时间的真实价值。这告诉他资产的基本价格以及市场价值必须收敛到该价格水平的时间框架。

内幕交易者没有关于资产当前供求的额外信息，因此无法预测短期价格变动。如【10】中所述，如果当前市场价格低于资产的真实价值，交易者将在很长一段时间内积累头寸，无论价格变动如何，并获得利润。如果市场价格高于真实价值，内幕人士将在较长一段时间内出售资产。他的优势在于了解资产的基本价格。内幕人士面临的主要风险是将其库存标记到市场上。确切的供求流动可能通过多种渠道侵蚀他的利益。首先，如果他交易速度过快，内幕信息将更快地融入价格，导致利润减少。此外，由于供求动态而产生的短期价格波动可能会使他的按市值计价的利润波动。交易所或监管机构可能会要求他满足保证金要求。这将降低他的投资回报的吸引力。现在考虑一个高频交易者。与内幕交易者不同，她没有关于资产基本价值的额外信息。她不知道未来某个时间点资产的真实价格。相反，高频交易者对资产的当前供求状况有更准确的了解。这种优势可以通过多种方式表现出来：她可以获得更多的市场信息，或者她可以更快地处理信息。但正如在内幕交易的文献中一样，信息优势的根本原因并不重要，重要的是信息本身的结构以及信息的使用方式。

在高频交易的情况下，信息是这样的，交易员可以近乎完美地预测下一个价格走势。她通过对这些短期价格变动的预期进行交易，在价格上涨之前买入，在价格下跌之前卖出来证明这一点。因此，她对每一个按市价标价的商品都有好处，但有积累不必要库存的风险，从长远来看，这可能会对她不利。这种信息偏差的例子并非详尽无遗，包括：（1）在最佳出价或要价之外看到完整订单的能力。（2） 获得其他流动性池，如替代交易所或暗池。（3） 更强大的处理和存储能力，为海量数据提供支持。最典型和最极端的例子就是延迟套利。也有一些所谓的“抢先”案件。高频市场的微观结构5因此，简而言之，内幕交易者和高频交易者可以被视为彼此的镜像：o内幕人士预测价格水平，这与资产的一些基本信息相对应。o高频交易者根据市场资产供求状况的信息预测价格波动内幕人士通过长期积累头寸来赚钱。所有行业都朝着同一个方向发展高频交易者逐笔进行按市值计价的交易。交易在买卖之间快速波动内幕人士的风险是其投资组合的市值。o高频交易者的风险是积累库存。目前的文献并没有区分这两类信息交易者。我们将第一个称为内幕信息交易者。

第二类交易者将被称为拥有优越的信息。在用文字描述这些交易者之后，我们提出了一个简单的模型来区分他们的行为。2.2. 玩具模型。设（pn）n=1。。。Nbe价格序列和（Ln）n=1。。。Na交易者在时间n交易前的库存，这将发生在市场价格pn（高达一些买卖价差）。有内幕信息的交易者的标准模型是，交易者除了可以访问当前价格外，还可以访问信息pn，但不能访问中间价格。时间n的交易量为nL=Ln+1- Ln，交易后的存货减去交易前的存货。对于内幕人士，它将与pN具有相同的标志- pnto保证在时间N时的性能。我们可以在[10]中找到一个更明确的内部人士交易策略的例子。我们为拥有高级信息的交易员提出的等效方案是，让交易员能够访问pn+1，而不是pn。因此，拥有卓越信息的交易者不仅知道Pn，还知道前瞻性的价格增量np=pn+1- pn，但不是未来的价格。她的交易量NL的符号将与np得益于此前瞻选项。对于一个不知情的交易者来说，nL是噪声，因此与pN不相关- pnand公司np。我们可以建立一个完整的均衡模型，以获得更明确的nL和np。裸骨模型np公司nL>0，对于具有高级信息的贸易商，Enp公司对于噪音交易者，nL=0将支持该论文。请注意，这种关系也可以被解释为价格影响的一种形式，因为在经验上，价格上涨之前的交易无法与价格变动的交易区分开来。事实上，一些高频交易策略依赖于薄薄的订单簿来引起短期价格波动，而不是预测它们。6勒内·卡莫纳和凯文·韦伯斯特2.3。实证分析。

量化给定数据集的上述关系的一种简单方法是计算交易比例，如（1）荷兰np>0；(2) 荷兰np=0；(3) 荷兰np<0。案例（1）表示交易导致价格影响。案例（2）意味着交易保持中间价不变，是由“噪音”交易引起的。案例（3）对应反向价格影响，也是由于噪音交易。并非所有具有价格影响的交易都来自知情交易者：它们也可能是幸运噪音交易的产物。然而，没有价格影响和反向价格影响的交易都必须来自噪音交易者。