중앙거래소의 주문책 균형에 대한 이야기

최근에 나는 가격 제한 주문번호부 연구 논문에서 몇 가지 중요한 통찰력을 요약했습니다. 당신은 주문번호부에서 거래 불균형을 측정하는 방법과 가격 움직임을 예측하는 능력에 대해 알게 될 것입니다. 이 문서는 주문번호부 데이터를 사용하여 가격 변화를 모델링하는 방법을 탐구합니다.

먼저 주문서에 대해 이야기 해 봅시다.

거래소 주문록의 균형은 거래소에서의 매매 주문 사이의 상대적 균형 상태를 의미한다. 주문록은 시장에서 실행될 모든 매매 주문의 실시간 기록을 기록한다. 여기에는 구매자와 판매자가 각각 다른 가격으로 거래하기를 원하는 주문이 포함된다.

여기서는 거래소 주문책 균형과 관련된 몇 가지 핵심 개념이 있습니다.

• 구매자와 판매자 주문: 주문책에 있는 구매자 주문은 특정 가격에 자산을 구매하려는 투자자를 나타내고 판매자 주문은 특정 가격에 자산을 판매하려는 투자자를 나타냅니다.

• 주문책 깊이: 주문책 깊이는 구매자 및 판매자 양측의 주문 수를 의미합니다. 더 깊은 것은 시장에 더 많은 매매 주문이 있으며 더 유동성이있을 수 있음을 의미합니다.

• 거래 가격과 거래량: 거래 가격은 가장 최근의 거래의 가격이며 거래량은 그 가격에 거래된 자산의 수입니다. 거래 가격과 거래량은 주문록의 구매자 및 판매자의 경쟁에 의해 결정됩니다.

• 주문기록부 불균형: 주문기록부 불균형은 구매자와 판매자의 주문량 또는 전체 거래량 사이의 차이를 의미한다. 이것은 주문기록의 깊이를 조사함으로써 결정될 수 있으며, 한쪽의 주문량이 다른 쪽보다 크게 많으면 주문기록부 불균형이 있을 수 있다.

• 시장 깊이 차트: 시장 깊이 차트는 주문책의 깊이와 균형 상태를 그래픽 방식으로 나타냅니다. 일반적으로 구매자와 판매자의 주문 수는 바리그 차트 또는 다른 시각화 방식으로 가격 수준에 표시됩니다.

• 가격에 영향을 미치는 요인: 주문책 균형은 시장 가격에 직접 영향을 미칩니다. 구매자가 더 많은 주문을하면 가격이 상승할 수 있습니다. 반대로 판매자가 더 많은 주문을하면 가격이 떨어질 수 있습니다.

• 하이프레크 트레이딩과 알고리즘 트레이딩: 오더리저 균형은 하이프레크 트레이딩과 알고리즘 트레이딩에 매우 중요합니다. 그들은 실시간 오더리저 데이터에 의존하여 신속하게 시장 기회를 포착하기 위해 결정을 내리기 때문입니다.

주문록 균형에 대한 이해는 투자자, 거래자 및 시장 분석가들에게 중요한데, 이는 시장 유동성, 잠재적인 가격 방향 및 시장 추세에 대한 유용한 정보를 제공하기 때문이다.

거래의 불균형

제한 가격 주문록을 분석할 때 핵심적인 생각은 시장 전체가 구매하거나 판매하는 경향이 더 높은지 결정하는 것이다. 이 개념을 거래량 불균형이라고 한다.

시간 t의 거래량 불균형은 다음과 같이 정의됩니다.

여기서, $V_{t}^{b}$는 시간 t에 최적의 구매 가격 목록의 거래량이며, $V_{t}^{a}$는 시간 t에 최적의 판매 가격 목록의 거래량이다. 우리는 $ρ_{t}$를 1에 가깝게 강한 구매 압력으로 설명할 수 있고, $ρ_{t}$를 -1에 가깝게 강한 판매 압력으로 설명할 수 있다. 이것은 오직 가장 좋은 구매 가격과 최적의 가격 목록의 거래량, 즉 L1 주문록을 고려한다.

거래량 불균형과 가격 변화. 이 그래프는 분산된 거래량 불균형 (x축) 과 미래 가격 이동의 평균을 보여, 가격 차이에 의해 표준화 (y축) 된다. 데이터 세트는 시장의 한 분기 주문 흐름이다. 일차적인 주문 불균형과 미래 가격 변화 사이에 선형적인 관계가 있는 것으로 보인다. 그러나 평균적으로, 미래 가격 변화는 구매 가격 차이 내에 있다.

거래 비균형 $ρ_{t}$은 다음 세 문장으로 나뉘어 있습니다:

이 세그먼트들은 미래의 가격 변화를 예측할 수 있다는 것을 발견했습니다.

거래량 불균형을 예측하는 능력에 대해, 한 품종의 개별 주문기록에 대한 분석이 2014년 1월부터 2014년 12월까지의 시간대를 대상으로 이루어졌다. 각 도착한 시장 주문 (MO) 에 대해 거래량 불균형을 기록하고, 다음 10 밀리 초간의 중간 가격 변화의 틱 수에 따라 세분화했다. 차트는 각 세그먼트의 분포와 중간 가격 변화를 보여줍니다. 우리는 긍정적인 가격 변화가 구매자 압박이 더 큰 주문기록 이전에 발생할 가능성이 더 높다는 것을 볼 수 있다. 마찬가지로, 부정적인 변화는 판매 압력이 더 큰 주문기록 이전에 발생할 가능성이 더 높다는 것을 볼 수 있다.

주문 흐름이 불균형

거래량 불균형은 제한 주문책의 전체 거래량에 초점을 맞추고 있다. 한 단점은 일부 거래량이 오래된 주문에서 유래할 수 있고 정보가 충분하지 않다는 것이다. 우리는 그 대신 최근 주문의 거래량에 초점을 맞추고 있다. 이 개념은 주문 흐름 불균형이라고 불린다. 당신은 개별 시장과 제한 주문을 추적하거나 제한 주문책의 변화를 확인함으로써 이것을 달성할 수 있다.

레벨 3 데이터는 비싸고 일반적으로 기관 거래자에게만 사용할 수 있기 때문에, 우리는 제한 주문서 변경에 주목할 것입니다.

우리는 최선 구매 가격과 최선 판매 가격에서 거래량이 얼마나 이동했는지 찾아서 주문 흐름 불균형을 계산할 수 있습니다. 최선 구매 가격의 거래량 변화는:

이 함수는 세 가지 상황을 포함합니다. 첫 번째 경우, 가장 좋은 구매 가격이 이전 최고의 구매 가격보다 높으면 모든 거래가 새로운 거래입니다.

두 번째 경우, 최선 구매가격과 이전 최선 구매가격이 같다면, 신규 거래량은 현재 총 거래량과 이전 총 거래량 사이의 차이다.

제3의 경우, 만약 최상위 구매가격이 이전 최상위 구매가격보다 낮다면, 모든 이전 주문이 완료되어 있고, 더 이상 주문책에 있지 않다.

가장 좋은 판매 가격의 거래량 변화를 계산하는 방법은 다음과 같습니다.

시간 t의 순 주문 흐름 불균형 (OFI) 은 다음과 같은 공식으로 주어진다.

$OFI_{t} = \Delta V_{t}^{b,1} - \Delta V_{t}^{a,1}$

이것은 더 많은 지불이 있을 때 긍정적이고 더 많은 판매가 있을 때 부정적일 것이다. 이것은 거래량과 거래량 방향을 모두 측정한다. 앞부분에서 거래량 불균형은 거래량보다 방향을 측정한다.

이 값들을 사용하여 일정 기간 동안의 순 주문 흐름 불균형 (OFI) 을 얻을 수 있습니다.

$\sum_{i=t-n}^{t} OFI_i$

회귀 모델을 사용하여 주문 흐름 불균형이 미래의 가격 변화에 대한 정보를 포함하는지 테스트합니다:

위 계산된 OFI 값은 최적의 구매 가격과 최적의 판매 가격에 초점을 맞추고 있다. 4부에서는 5개의 입력 대신 1개의 입력으로 상위 5개의 최적의 가격의 값도 계산하고 있다. 그들은 주문록을 깊이 연구하여 미래의 가격 변동에 대한 새로운 정보를 제공할 수 있다고 발견했다.

요약

여기서, 나는 가격 제한 주문책에 대한 주문 양을 연구하는 몇 가지 논문의 핵심 인식을 요약한다. 이 논문은 주문책이 미래의 가격 변화를 높게 예측하는 정보를 포함하고 있음을 보여줍니다. 그러나 이러한 변화는 구매 가격 차이를 극복하지 못합니다.

저는 참고문헌에 논문의 링크를 추가했습니다. 더 자세한 내용은 참조하시기 바랍니다.

참고문헌

• 알바로 카테아, 라이언 프랜시스 도넬리, 세바스티안 자이무글: 오더 북 신호로 거래 전략을 향상시키는 응용 수학 금융 25 ((1) pp 135 (2018)
• 알렉산더 리튼, 움베르토 페사벤토, 마이클 G 소티로폴로스: 한정 주문 책에서 거래 도착 역학 및 코팅 불균형 arXiv (2013)
• 알바로 카테아, 세바스티안 자이무글, J. 페날바: 알고리즘 및 고주파 거래. 케임브리지 대학교 출판
• , 마틴 D. 굴드, 그리고 샘 D. 하위슨: 한계 주문 책에서 다단계 주문-흐름 불균형 arXiv (2019)

이 글의 본문은 이 글의 저자 (Ledgeford, Adrian) 입니다.