Medición de la volatilidad de cotización de alta frecuencia utilizando un modelo de intensidad de puntos de cambio
Autores: Li, Zhicheng; Xing, Haipeng
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2022
Acceso abierto
Artículo científico
Categoría
Matemáticas
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 13
Citaciones: Sin citaciones
La volatilidad de la cotización es importante para determinar el costo de la demanda en un mercado de órdenes de alta frecuencia (HF). Este documento propone un nuevo modelo para medir la volatilidad de la cotización basado en el proceso puntual y la duración del cambio de precio. Específicamente, construimos un modelo de intensidad de puntos de cambio (CPI) para describir la dinámica de los eventos de cambio de precio para un nivel dado de umbral. La volatilidad instantánea del precio de la cotización se puede calcular en cualquier momento según las intensidades de cambio de precio. Con base en esto, podemos cuantificar el costo de demandar liquidez para los traders con diferentes latencias comerciales utilizando varianzas integradas. Además, utilizamos el modelo de intensidad condicional autorregresiva (ACI) propuesto por Russell (1999) como una comparación de referencia. Los resultados sugieren que nuestro modelo tiene un mejor rendimiento tanto en el ajuste dentro de la muestra como en la predicción fuera de la muestra.
Descripción
La volatilidad de la cotización es importante para determinar el costo de la demanda en un mercado de órdenes de alta frecuencia (HF). Este documento propone un nuevo modelo para medir la volatilidad de la cotización basado en el proceso puntual y la duración del cambio de precio. Específicamente, construimos un modelo de intensidad de puntos de cambio (CPI) para describir la dinámica de los eventos de cambio de precio para un nivel dado de umbral. La volatilidad instantánea del precio de la cotización se puede calcular en cualquier momento según las intensidades de cambio de precio. Con base en esto, podemos cuantificar el costo de demandar liquidez para los traders con diferentes latencias comerciales utilizando varianzas integradas. Además, utilizamos el modelo de intensidad condicional autorregresiva (ACI) propuesto por Russell (1999) como una comparación de referencia. Los resultados sugieren que nuestro modelo tiene un mejor rendimiento tanto en el ajuste dentro de la muestra como en la predicción fuera de la muestra.