Resumen

El factor de riesgo de liquidez del mercado de valores desempea un papel importante en la formulacin de estrategias de negociacin. Un mercado de valores ms lquido significa que los valores pueden comprarse o venderse con mayor facilidad. Como buen indicador de la liquidez del mercado, la duracin de las transacciones es el objeto de este estudio. Nos centramos en la estimacin de la funcin de densidad de probabilidad , donde representa la duracin de la (+1)-sima transaccin y representa la informacin histrica en el momento en que se produce la (+1)-sima transaccin. En este trabajo, proponemos un nuevo marco de modelizacin de la duracin de frecuencia ultraalta (UHF) utilizando redes de memoria a corto plazo (LSTM) para ampliar la ecuacin de la media condicional del modelo de duracin condicional autorregresivo (ACD) clsico, conservando la capacidad de inferencia probabilstica. A continuacin, se aprovecha el mecanismo de atencin para desvelar el mecanismo interno del modelo construido. Para minimizar el impacto del ajuste manual de parmetros, adoptamos hiperparmetros fijos durante el proceso de entrenamiento. Los experimentos aplicados a un conjunto de datos a gran escala demuestran la superioridad de los modelos hbridos propuestos. En la secuencia de entrada, las posiciones temporales que son ms importantes para predecir la duracin siguiente pueden destacarse eficazmente mediante la capa de mecanismo de atencin aadida.

• Materias:Algoritmos (Matemáticas) Algebra Ingeniería Lógica matemática Matemáticas
• Subjects:Agorithms (Math) Algebra Engineering Mathematical logic mathematics
• Palabras claves:Riesgo de liquidez; Estrategias de negociación; Liquidez del mercado; Duración de las transacciones; Frecuencia ultraalta; Redes LSTM
• Keywords:Liquidity risk; Trading strategies; Market liquidity; Transaction duration; Ultrahigh-frequency; LSTM networks