小交易量的预期价格影响偏差

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英文标题：
《Deviations in expected price impact for small transaction volumes under
  fee restructuring》
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作者：
Michael Harvey, Dieter Hendricks, Tim Gebbie, Diane Wilcox
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最新提交年份：
2016
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英文摘要：
  We report on the occurrence of an anomaly in the price impacts of small transaction volumes following a change in the fee structure of an electronic market. We first review evidence for the existence of a master curve for price impact on the Johannesburg Stock Exchange (JSE). On attempting to re-estimate a master curve after fee reductions, it is found that the price impact corresponding to smaller volume trades is greater than expected relative to prior estimates for a range of listed stocks. We show that a master curve for price impact can be found following rescaling by an appropriate liquidity proxy, providing a means for practitioners to approximate price impact curves without onerous processing of tick data.
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中文摘要：
我们报告了电子市场费用结构发生变化后，小交易量的价格影响出现异常。我们首先回顾了约翰内斯堡证券交易所（JSE）存在价格影响主曲线的证据。在尝试在费用减少后重新估计主曲线时，发现与一系列上市股票的先前估计相比，小交易量交易对应的价格影响大于预期。我们表明，在通过适当的流动性代理进行重新缩放后，可以找到价格影响的主曲线，这为从业者提供了一种近似价格影响曲线的方法，而无需繁琐地处理刻度数据。
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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：
--> Deviations_in_expected_price_impact_for_small_transaction_volumes_under_fee_rest.pdf (2.17 MB)

2022-6-13 21:04:26 上传

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关键词：交易量 Quantitative Practitioner Transaction agent-based

费用重组下小交易量预期价格影响的偏差M。哈维娅，*, D、 南非约翰内斯堡Witwatersrand大学计算机科学与应用数学学院的Hendricksa，T.Gebbiea，D.WilcoxaaSchool估计了一条主曲线。在费用减少后，发现与一系列上市股票的事先估计相比，小批量交易对应的价格影响大于预期。我们表明，在通过适当的流动性代理进行重新缩放后，可以找到价格影响的主曲线，这为从业者提供了一种近似价格影响曲线的方法，而无需繁琐地处理刻度数据。关键词：价格影响、费用结构变化、市场监管、主曲线、市场微观结构、电子限价订单bookPACS:89.65。Gh，89.75。Da，05.40-a1、简介提交给电子交易平台的大型市场订单在交易时消耗的库存量往往超过最低价/最低价的可用库存量。这为现行资产价格的变化提供了一个机械解释。对这一现象的观察已转化为对定义和估计以及间接征税（如价格影响的组成部分）的各种观点。建立平均价格变动与交易和方向以及由此产生的价格变动之间的关系。1995年至1998年，确定将不同市值类别股票的流动性变化调整包括在内，可以校准整个市场的单一代表性价格影响函数【20】。以市值衡量，约翰内斯堡证券交易所（JSE）是全球前20大证券交易所之一，目前的JSE市值约为1万亿美元/交易基础设施于2012年7月遣返[]。

2013年9月，JSE股权交易费用结构的彻底改革导致交易成本大幅降低[，]。特别是，取消了每笔交易4.00南非兰特的最低费用（不含增值税），因此所有交易费用都按比例减少，这取决于交易价值（直到最高收费上限为300南非兰特（不含增值税））[，]。表1提供了自2012年1月[–]以来三次关键exchange基础架构更改的时间线。像*相应的authorEmail地址：michael。harvey@students.wits.ac.za（M.Harvey）“费用结构”一词是指[16]中讨论的“JSE股票市场交易计费模型”。表1：。JSE市场结构事件的日期。事件一是指日本证券交易所（theJSE）目前的交易系统千禧交易所（MilleniumExchange）上线的日期。此更改涉及将服务器从伦敦移动到约翰内斯堡。事件二是指股权交易费用结构变更。事件三是指JSE托管服务上线的日期【12-17】。名称日期描述事件I 2012年7月2日JSE MillenniumIT server relocationEVENT II 2013年9月30日JSE股权交易费用结构变化事件III 2014年5月12日JSE托管服务上线预期，费用结构变化与JSE市场微观结构的可测量变化相对应。在本次调查中，我们报告了2013年费用变化对价格影响曲线的影响。【10】研究了JSEto上市股票的市场微观结构和价格反应，以最大限度地降低间接成本。【27】研究了买方和卖方发起的交易的不对称影响以及交易持续时间对影响的影响。成本与贸易价格影响的非线性敏感性相耦合。

在不同的研究[]中，发现在多伦多证券交易所引入流动性回扣并没有降低市场订单的插入成本，但确实增加了流动性提供者的收入。衡量此类反馈的能力支持风险衡量，并从市场微观结构的角度减少一些投资者的不确定性。本文的结构如下：在第2节中，我们简要回顾了本文针对JSE前40强的三个主要行业测试的价格影响主曲线猜想。第3节回顾了数据和曲线构造，第4节记录了结果，最后我们对影响进行了评论。2、价格影响几项研究仔细研究了价格影响的组成部分，其中后者包括永久性和暂时性组成部分，其中最重要的是确定10月8日提交给Physica A的以下非常普遍的关系预印本，2018年ARXIV:1602.04950v3【q-fin.TR】2016年11月6日发货[]：价格影响数量说明给定数量的交易如何影响价格。以及随之而来的即时价格上涨。出租P（t）是中间报价的对数，在时间t发生的交易的影响定义为增量：p（tk+1）=p（tk+1）- p（tk），其中tkandtk+1分别表示交易之前和之后的报价时间。他们推测，按市值分组的股票子集的交易规模和价格变化之间存在幂律关系。买方和卖方发起的订单。

对于导致平均价格变动的交易p*验证了以下关系：p*=符号（ω*)|ω*|αλ，（1）式中ω*表示股票数量的平均标准化交易规模，λ表示流动性参数。在他们的调查[]中，发现数量0.4是一个很好的CTO，为了获得价格影响函数的一般表示，推测了以下价格定律：p*(ω*, C） =C-γf（ω*Cδ）。（2） 识别线性相关结构，ω*和p*被ω重新标度*→ ω*/Cδ和p*→p*Cγ。[20]中的校准依赖性得出了δ的参数值≈ γ ≈ 0.3.我们针对2013年JSE上列出的三个关键行业测试了这一推测。2013年1月1日至2013年12月31日期间JSE前40名股票的数据和曲线构造及报价数据。JSE前40名的组成部分根据THSA行业分类分为三个行业：金融（JSE-FINI）、资源（JSE-RESI）和工业（JSE-INDI）。附录C中给出了每个部门的组成部分。我们选择考虑部门价格影响曲线的计算时间：o至2013年9月27日（星期五）【14】，o费用结构变化后的时间：2013年9月30日（星期一）至2013年12月31日（星期二）【16、17】。对总共250个交易日进行了分析，费用结构变化前后的期间分别为186天和64天，作为流动性的代表，在给定的期间内对每组进行了重新计算。

这与[]不同，其中每个集团在一段时期内的平均市值被用作流动性的代表。常规交易（09h00-09h10）和收盘拍卖前（16h5017h00），以及无意义的记录，如零交易量或零价格的交易和报价。为了便于识别与ω规模交易相关的中报价价格响应，通过计算成交量加权平均价格（VWAP）和累计成交量，将具有相同日期戳的所有交易事件聚合为单个事件。对于在处理过的数据集中得到的报价，通过将数据划分为多个区域，考虑到了交易方向的唯一微秒分辨率，并采用了算法来推断这一点。tk公司p（tk）的计算方法如Lillo等人所述。[]其中p（tk）和p（tk-1） 交易活动后的区域。对数中报价价格数量的变化直接反映了价格对交易量ω（tk）的反应。为了便于库存之间的比较，通过除以每个库存的平均库存量，对库存量进行归一化。不会导致价格变化的交易（即。p=0）纳入分析。接下来是交易记录（ω（tk），p（tk）），每次收起ac-3.2p*体积ω*进行了计算。结果以对数-对数比例绘制。4、结果图。1到5个关于观察到的价格影响异常的绘图结果，即。电子市场费用重组后，大量股票的低交易量对价格的影响增加。无花果。1和2提供了2013年10月1日至2013年12月31日三个主要交易日的买方和卖方发起交易的价格影响关系调查结果。通过检查，并考虑到体积轴的不同范围，两个时期的平均价格存在明显差异。图3更仔细地检查了金融部门交易的价格影响。

这里可以看到，正常化交易量低于10的交易的对数中间报价价格的变化-1小型交易单位的价值增加到10以上-3.8对于mostpart。两个日期范围的相似比较结果。对于这些行业，正常化交易量低于10的交易对价格的影响似乎也有所增加-然而，与金融股相比，这种影响不太明显。附录A提供了对费用重组后潜在行为变化的一些见解。人们会认为，6）级的删除被认为是市场交易，因此从数据集中删除。ωtktion发生在时间tk。10-310-210-110010110-410-3.810-3.610-3.4平均归一化体积：ω*平均价格影响：p*买方初始交易的平均价格影响曲线（2013年1月1日至2013年9月27日）ω的对数间隔BIN*∈ [10-3.2，10+1.0]行业财务资源（a）费用结构变化前的时期。10-310-210-110010110-410-3.810-3.610-3.4平均归一化体积：ω*平均价格影响：p*买方初始交易的平均价格影响曲线（2013年9月30日至2013年12月31日）ω的对数间隔BIN*∈ [10-3.2，10+1.0]行业财务资源（b）费用结构变化后的时期。图1：。