Eine kurze Diskussion über die Balance der Auftragsbücher in zentralisierten Börsen

Ich habe kürzlich einige wichtige Erkenntnisse aus Papieren zusammengefasst, die Limit-Orderbücher untersuchen. Sie werden lernen, wie man das Ungleichgewicht des Transaktionsvolumens im Auftragsbuch und seine vorausschauende Fähigkeit für Preistrends misst. Dieser Artikel untersucht Methoden zur Verwendung von Auftragsbuchdaten, um Preisänderungen zu modellieren.

Zuerst reden wir über das Bestellbuch.

Der Bestellbuchsaldo bezieht sich auf den relativen Saldozustand zwischen Kauf- und Verkaufsbestellungen an einer Börse.

Im Folgenden sind einige der wichtigsten Konzepte im Zusammenhang mit dem Exchange Order Book Balance aufgeführt:

• Käufer- und Verkäuferordnungen: Käuferordnungen im Auftragsbuch stellen Anleger dar, die bereit sind, Vermögenswerte zu einem bestimmten Preis zu kaufen, während Verkäuferordnungen Anleger darstellen, die bereit sind, Vermögenswerte zu einem bestimmten Preis zu verkaufen.

• Orderbuchtiefe: Die Orderbuchtiefe bezieht sich auf die Anzahl der Aufträge sowohl auf der Käufer- als auch auf der Verkäuferseite.

• Transaktionspreis und Transaktionsvolumen: Der Transaktionspreis ist der Preis des jüngsten Handels, während das Transaktionsvolumen die Menge der zu diesem Preis gehandelten Vermögenswerte ist.

• Bestellbuchungleichgewicht: Bestellbuchungleichgewicht bezieht sich auf die Diskrepanz zwischen der Anzahl der Kauf- und Verkaufsaufträge oder dem Gesamttransaktionsvolumen. Dies kann durch Untersuchung der Tiefe des Bestellbuchs bestimmt werden, wenn eine Seite deutlich mehr Aufträge als die andere hat, kann es zu einem Bestellbuchungleichgewicht kommen.

• Markttiefe-Diagramm: Das Markttiefe-Diagramm zeigt grafisch die Tiefe und das Gleichgewicht des Auftragsbuchs.

• Preis beeinflussende Faktoren: Der Saldo des Auftragsbuchs beeinflusst direkt die Marktpreise. Wenn mehr Kaufbestellungen vorliegen, kann dies den Preis nach oben drücken; im Gegenteil, wenn mehr Verkaufsbestellungen vorliegen, kann dies zu einem Preisrückgang führen.

• Hochfrequenter Handel und algorithmischer Handel: Der Auftragsbestand ist für den Hochfrequenzhandel und den algorithmischen Handel von entscheidender Bedeutung, da sie auf Echtzeit-Auftragsbuchdaten angewiesen sind, um Entscheidungen zu treffen und Marktchancen schnell zu nutzen.

Das Verständnis der Auftragsbilanz ist für Anleger, Händler und Marktanalysten wichtig, da es nützliche Informationen über die Marktliquidität, die mögliche Kursrichtung und die Markttrends liefert.

Ungleichgewicht im Handelsvolumen

Eine Schlüsselidee bei der Analyse von Limit-Order-Büchern besteht darin, festzustellen, ob der Gesamtmarkt zum Kaufen oder Verkaufen neigt.

Das Ungleichgewicht im Handelsvolumen zum Zeitpunkt t ist definiert als:

Wo?stellt das Transaktionsvolumen des besten Kauforders zum Zeitpunkt t dar,Wir können ρt in der Nähe von 1 als starker Kaufdruck und ρt in der Nähe von -1 als starker Verkaufsdruck interpretieren. Hierbei werden nur die Transaktionsvolumina von Aufträgen berücksichtigt, die zum besten Kaufpreis und zum besten Verkaufspreis platziert wurden, d. h. L1-Auftragsbuch.

Ungleichgewicht im Handelsvolumen und Preisänderungen. Die Grafik zeigt das Ungleichgewicht der stufenförmigen Handelsvolumina (X-Achse) und den durchschnittlichen Wert zukünftiger Preisbewegungen, standardisiert nach Preisdifferenz (Y-Achse). Der Datensatz ist ein Viertel des Auftragsflusses aus einem bestimmten Markt. Es scheint eine lineare Beziehung zwischen dem Auftragsungleichgewicht der ersten Ebene und zukünftigen Preisänderungen zu geben. Im Durchschnitt liegen jedoch zukünftige Preisänderungen innerhalb des Bid-Ask-Spreads.

Das Ungleichgewicht im Handelsvolumen ρt wird in folgende drei Absätze unterteilt:

Es wurde festgestellt, dass diese Segmente zukünftige Preisänderungen vorhersagen können:

In Bezug auf die Vorhersagekraft von Volumenungleichgewichten wurde eine Analyse des Tic-by-Tick-Auftragsbuchs einer bestimmten Ware von Januar 2014 bis Dezember 2014 durchgeführt. Für jede eingehende Marktaufforderung (MO) wurde das Volumenungleichgewicht nach der Anzahl der Ticks erfasst und nach der Anzahl der Ticks segmentiert, in denen sich der mittlere Preis innerhalb der nächsten 10 Millisekunden geändert hat. Die Grafik zeigt die Verteilung und die mittleren Preisänderungen für jedes Segment. Wir können sehen, dass positive Preisänderungen eher vor Auftragsbüchern mit höherem Kaufdruck auftreten. Ebenso sind negative Veränderungen eher vor Auftragsbüchern mit höherem Verkaufsdruck.

Ungleichgewicht des Auftragsflusses

Das Ungleichgewicht des Handelsvolumens konzentriert sich auf das gesamte Handelsvolumen im Limit-Orderbuch. Ein Nachteil ist, dass ein Teil dieses Volumens aus alten Aufträgen stammen kann, die weniger relevante Informationen enthalten. Wir können uns stattdessen auf das Handelsvolumen der jüngsten Aufträge konzentrieren. Dieses Konzept wird als Auftragsflussungleichgewicht bezeichnet. Dies kann erreicht werden, indem einzelne Märkte und Limit-Orders verfolgt werden (erfordert Level-3-Daten) oder Änderungen im Limit-Orderbuch beobachtet werden.

Da Daten der Stufe 3 teuer sind und in der Regel nur institutionellen Händlern zur Verfügung stehen, werden wir uns auf Änderungen des Limit-Orderbuchs konzentrieren.

Wir können das Ungleichgewicht des Auftragsflusses berechnen, indem wir uns ansehen, wie sehr sich das Handelsvolumen zum besten Angebotspreis und zum besten Angebotspreis bewegt hat.

Dies ist eine Funktion, die drei Szenarien beinhaltet. Das erste Szenario ist, wenn der beste Kaufpreis höher ist als der vorherige beste Kaufpreis, dann sind alle Transaktionsvolumina neue Transaktionsvolumina.

Das zweite Szenario ist, wenn der beste Kaufpreis mit dem vorherigen besten Kaufpreis gleich ist, dann ist das neue Transaktionsvolumen die Differenz zwischen dem aktuellen Gesamttransaktionsvolumen und dem vorherigen Gesamttransaktionsvolumen.

Das dritte Szenario ist, wenn der beste Kaufpreis niedriger ist als der vorherige beste Kaufpreis, dann wurden alle vorherigen Aufträge gehandelt und befinden sich nicht mehr im Auftragsbuch.

Die Berechnungsmethode für die Veränderung des Transaktionsvolumens zum besten Verkaufspreis ist ähnlich:

Das Netto-Auftragsflussungleichgewicht (OFI) zum Zeitpunkt t ergibt sich aus der folgenden Formel:

Dies wird ein positiver Wert sein, wenn es mehr Kaufbestellungen gibt, und ein negativer Wert, wenn es mehr Verkaufsbestellungen gibt. Es misst sowohl die Menge als auch die Richtung des Transaktionsvolumens. Im vorherigen Teil misst das Auftragsungleichgewicht nur die Richtung, ohne die Menge der Transaktionen zu messen.

Sie können diese Werte addieren, um das Netto-Auftragsflussungleichgewicht (OFI) über einen Zeitraum zu erhalten:

Verwenden Sie Regressionsmodelle, um zu prüfen, ob das Ungleichgewicht des Auftragsflusses Informationen über zukünftige Preisänderungen enthält:

Der oben ermittelte OFI-Wert konzentriert sich auf den besten Kauf- und Verkaufspreis. In Teil 4 wurden auch die Werte der fünf besten Preise berechnet, wobei statt nur einer 5 Eingaben bereitgestellt wurden. Sie fanden heraus, dass eine eingehende Untersuchung des Auftragsbuchs neue Informationen für zukünftige Preisänderungen liefern kann.

Zusammenfassung

Hier habe ich einige wichtige Erkenntnisse aus Papieren zusammengefasst, die das Auftragsvolumen in Limit-Orderbüchern untersuchten. Diese Papiere zeigen, dass das Auftragsbuch Informationen enthält, die sehr prädiktiv für zukünftige Preisänderungen sind. Diese Änderungen können jedoch den Bid-Ask-Spread nicht überwinden.

Ich habe Links zu den Veröffentlichungen im Referenzbereich hinzugefügt.

Referenzen und Hinweise

• Álvaro Cartea, Ryan Francis Donnelly und Sebastian Jaimungal: Verstärkung von Handelsstrategien mit Auftragsbuchsignalen Angewandte mathematische Finanzen 25(1) S. 135 (2018)
• Alexander Lipton, Umberto Pesavento und Michael G. Sotiropoulos: Dynamik der Handelsankunft und Ungleichgewicht der Quote in einem Limit-Orderbuch arXiv (2013)
• Álvaro Cartea, Sebastian Jaimungal und J. Penalva: Algorithmischer und Hochfrequenzhandel. Cambridge University Press
• Ke Xu, Martin D. Gould und Sam D. Howison: Multi-Level Order-Flow Ungleichgewicht in einem Limit Order Book arXiv (2019)

Übersetzt von: Autor ~ {Leigh Ford, Adrian}.