Estratégias de negociação via desequilíbrio de livros


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Alex Lipton, Umberto Pesavento e Michael Sotiropoulos 24 de março de 2014.


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Melhorando as estratégias de negociação com os sinais do livro de pedidos.


38 páginas postadas: 3 de outubro de 2015 Última revisão: 14 de outubro de 2015.


Álvaro Cartea.


Universidade de Oxford; Universidade de Oxford - Oxford-Man Institute of Quantitative Finance.


Ryan Francis Donnelly.


Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada.


Sebastian Jaimungal.


Universidade de Toronto - Departamento de Estatística.


Data escrita: 1 de outubro de 2015.


Usamos dados de alta freqüência da troca Nasdaq para construir uma medida de desequilíbrio de volume no livro de pedidos limite (LOB). Mostramos que nossa medida é um bom preditor do sinal da próxima ordem de mercado (MO), ou seja, comprar ou vender, e também ajuda a prever mudanças de preços imediatamente após a chegada de um MO. Com base nessas descobertas empíricas, apresentamos e calibramos um modelo de salto puro modulado em cadeia de Markov de preço, propagação, chegadas LO e MO e desequilíbrio de volume. Como uma aplicação do modelo, colocamos e resolvemos um problema de controle estocástico para um agente que maximiza a riqueza terminal, sujeito a penalidades de estoque, executando operações usando LOs. Utilizamos dados amostrais (janeiro a junho de 2014) para calibrar o modelo para dez ações negociadas na bolsa Nasdaq e usamos dados fora da amostra (julho a dezembro de 2014) para testar o desempenho da estratégia. Mostramos que introduzir a nossa medida de desequilíbrio de volume no problema de otimização aumenta consideravelmente os lucros da estratégia. Os lucros aumentam porque o uso de nossa medida de desequilíbrio reduz os custos de seleção adversos e posiciona os LOs no livro para aproveitar os movimentos favoráveis ​​de preços.


Palavras-chave: desequilíbrio de pedidos, negociação algorítmica, comércio de alta freqüência, fluxo de pedidos, criação de mercado, seleção adversa.


Classificação JEL: G10, G11, G14, C41.


Álvaro Cartea.


Universidade de Oxford (email)


Oxford, Oxfordshire OX1 4AU.


Universidade de Oxford - Oxford-Man Instituto de Finanças Quantitativas (e-mail)


Walton Well Road.


Oxford, Oxfordshire OX2 6ED.


Ryan Francis Donnelly.


Universidade de Washington - Departamento de Matemática Aplicada (e-mail)


Sebastian Jaimungal (Autor do Contato)


Universidade de Toronto - Departamento de Estatística (e-mail)


100 St. George St.


Toronto, Ontario M5S 3G3.


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