Estratégias de negociação de pedidos

Estratégias de negociação do livro de pedidos
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Arbitragem do Orderbook.
Os pedidos de trocas comerciais são muitas vezes ocultos como os chamados "Dark Pools". A medida foi tomada para evitar estratégias aparentes de manipulação de mercado executadas pelos comerciantes naquela época.
Quais tais estratégias de arbitragem / manipulação são possíveis se a agenda é pública?
Explique as estratégias em detalhes.
Dica # 1: Existem três estratégias de exemplo nos comentários abaixo.
Um caderno de pedidos público fornece informações aos comerciantes não apenas no preço atual de uma segurança, mas também no volume e estrutura de todo o cronograma de oferta e demanda.
Essas informações podem ser usadas para arbitragem e estratégias de manipulação de mercado de várias maneiras:
Spoofing: Inserindo uma grande ordem de limite como um sinal aparente de compra ou venda que é cancelado a qualquer momento antes de poder ser executado. Quote stuffing: Inserindo uma seqüência rápida de limites ou ordens de mercado para dar ao mercado a impressão de um próximo grande movimento. Fogo de fechamento: muitas instituições financeiras usam apenas preços de fechamento, mas não preços intradiários para seus modelos financeiros. Por isso, é possível alterar rapidamente o preço de fechamento apenas antes do final do dia, se o caderno de pedidos não for suficientemente grosso, e não pode haver mais pedidos após este horário. Piscando: algoritmos de negociação de alta velocidade podem detectar uma ordem pública e, em seguida, negociar antecipadamente para "andar" em seu impacto no mercado. É conhecido por amplificar as falhas do mercado de grandes pedidos. Arbitragem de latência: usa diferenças de preços entre trocas e ordens de velocidade rápida para capturar desvios da lei de um preço. Aprendizado de máquina: o caderno de pedidos público e o fluxo de pedidos podem ser usados ​​para extrair informações valiosas sobre mudanças de preços esperadas.
Não tenho certeza de que Dark Pools (DP) foi criado para evitar "manipulação de mercado". Eles foram criados por empresas porque encontraram uma vantagem para criá-las (veja Market Microstructure in Practice, L e Laruelle Eds). Os principais motivos foram:
taxas de mercado de reposição, para DP criadas por corretores (como UBS MTF); impacto de mercado insuficiente, para pools de blocos (como ITG / POSIT); metade da oferta solicitada, para DP criada por fabricantes de mercado (como Knight Link).
A negociação óptima em DP é possível, ver, por exemplo, divisão ótima de pedidos em bancos de liquidez: abordagem de algoritmo estocástico, por Laruelle, Pagès e L (publicado no SIAM Journal on Financial Mathematics, Vol. 2 (2018), pp. 1042-1076 ). Você pode dar uma olhada nas Estratégias de Alocação Ótimas para o Problema do Pool Escuro, por Agarwal, Bartlett e Dama. E à exploração censurada e ao problema da piscina escura, por Ganchev, Nevmyvaka, Kearns e Vaughan também.
Em termos de negociação ideal em cadernos, você tem alguns papéis agradáveis:
um para negociação de muito curto prazo: ótimo preço de postagem de ordens limitadas: aprendendo por negociação, por Laruelle, Pagès e L (novamente), publicado em Matemática e Economia Financeira, Vol. 7, nº 3. (11 de junho de 2018), pp. 359-403. um para fazer o mercado: lidar com o risco de inventário: uma solução para o problema do mercado, por Guéant, Fernandez-Tapia e L, em Matemática e Economia Financeira, Vol. 4, nº 7. (3 de setembro de 2018), pp. 477-507. Compre Low Sell High: uma perspectiva de negociação de alta freqüência, por Cartea, Jaimungal e Ricci.
Você encontrará aqui tudo o que precisa para criar sua própria estratégia de caderno de encomendas.

Melhorando as estratégias de negociação com os sinais do livro de pedidos.
38 páginas postadas: 3 de outubro de 2018 Última revisão: 14 de outubro de 2018.
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 2018.
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 aplicação do modelo, colocamos e solucionamos um problema de controle estocástico para um agente que maximiza a riqueza terminal, sujeito a penalidades de inventário, executando trades usando LOs. Usamos dados em amostra (janeiro a junho de 2017) para calibrar o modelo em dez ações negociadas na troca Nasdaq e usar dados fora da amostra (julho a dezembro de 2017) 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 empregar nossa medida de desequilíbrio reduz os custos de seleção adversos e as posições LOs no livro para aproveitar os movimentos de preços favoráveis.
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 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.
Estatísticas de papel.
Jornais relacionados.
Mercado de capitais: eJournal de preços e avaliação de ativos.
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Mercado de capitais: eJournal da microstrutura do mercado.
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IO: Estudos empíricos de empresas e mercados eJournal.
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Modelagem econométrica: mercados de capitais - eJournal de preços de ativos.
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Álvaro Cartea.
Universidade de Oxford; Universidade de Oxford - Oxford-Man Institute of Quantitative Finance.
Ryan Francis Donnelly.
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Sebastian Jaimungal.
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Data escrita: 1 de outubro de 2018.
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 aplicação do modelo, colocamos e solucionamos um problema de controle estocástico para um agente que maximiza a riqueza terminal, sujeito a penalidades de inventário, executando trades usando LOs. Usamos dados em amostra (janeiro a junho de 2017) para calibrar o modelo em dez ações negociadas na troca Nasdaq e usar dados fora da amostra (julho a dezembro de 2017) 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 empregar nossa medida de desequilíbrio reduz os custos de seleção adversos e as posições LOs no livro para aproveitar os movimentos de preços favoráveis.
Palavras-chave: desequilíbrio de pedidos, negociação algorítmica, comércio de alta freqüência, fluxo de pedidos, criação de mercado, seleção adversa.
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Negociação com profundidade de mercado.
A profundidade de mercado é uma lista eletrônica de ordens de compra e venda, organizada por nível de preço e atualizada para refletir a atividade de mercado em tempo real. A maioria das plataformas de negociação de hoje oferece um tipo de exibição de profundidade de mercado que permite que os comerciantes vejam as ordens de compra e venda que esperam ser executadas e não são apenas os melhores preços de lances e pedidos, mas as propostas e pedidos em ambos os lados do mercado e mdash; bem como o tamanho de todas as ofertas e ofertas.
Toda essa informação pode ser útil para os comerciantes porque mostra não só o preço agora, mas onde é provável que seja no futuro próximo. Aqui, analisamos a profundidade do mercado, desde o básico até a forma como você pode adicionar a profundidade do mercado à sua caixa de ferramentas de negociação.
A profundidade de mercado exibe informações sobre os preços nos quais os comerciantes estão dispostos a comprar e vender um símbolo comercial específico em um único ponto no tempo. Os dados de profundidade de mercado também são conhecidos como Nível II, profundidade de mercado (DOM) e o livro de pedidos, uma vez que mostra pedidos pendentes para um instrumento de negociação.
Como a profundidade do mercado é em tempo real, ela muda constantemente durante a sessão de negociação. Em um instrumento como o contrato de futuros E-mini S & amp; P 500 (ES), que comercializa sob volume extremamente alto, a profundidade do mercado é atualizada várias vezes por segundo. Nos instrumentos de negociação reduzida, as ofertas e ofertas podem atualizar a cada poucos segundos, minutos ou mesmo horas.
Independentemente da frequência com que novas ofertas e ofertas chegam ao mercado, a profundidade do mercado mostra os diferentes preços e o número de pedidos alinhados a cada preço para comprar ou vender.
Os dados de profundidade de mercado podem ser visualizados em uma janela de Nível II diferente ou em uma escada de preço e mostra os compradores (licitação) e os vendedores (perguntar). (Nota: os regulamentos dos EUA exigem que os preços de oferta sempre apareçam à esquerda e os preços de pedido aparecem à direita).
Uma escada de preços ou exibição de DOM mostra cada nível de preço na coluna do meio, com o número de compradores em cada nível de preço à esquerda e o número de vendedores em cada nível de preço à direita, como mostrado em & ldquo; Escalando o mercado; (certo).
Outra maneira de ver a profundidade do mercado é sobrepor-lo em um gráfico de preços, como mostrado em & ldquo; Gráfico de profundidade & rdquo; (certo). Estes são os mesmos dados que apareceriam em uma janela de Nível II ou DOM, apresentado de forma diferente e mais visual. Neste exemplo, os níveis de profundidade do mercado são exibidos no lado direito de um gráfico de preços, ao lado dos vários preços.
As barras verdes representam as ordens de compra; estes são chamados de preços de oferta. O tamanho de cada barra verde reflete o número relativo de ações, contratos ou lotes que os compradores gostariam de comprar. A localização vertical dessas barras de lances se correlaciona com o preço específico ao qual os comerciantes estão interessados ​​em comprar. A barra de preço verde superior é conhecida como a oferta interna e representa o preço mais alto em que há compradores interessados. Isso pode ser considerado como o preço por atacado do símbolo.
As barras vermelhas indicam os participantes do mercado que querem vender; Estes são conhecidos como os preços de venda do símbolo. O tamanho de cada barra vermelha reflete o número de ações, contratos ou lotes que os comerciantes gostariam de vender, e a localização vertical corresponde ao preço específico ao qual os comerciantes estão atualmente interessados ​​em vender. A barra vermelha mais baixa é conhecida como o interior perguntar e representa o preço mais baixo no qual existem vendedores interessados ​​ou o preço de varejo atual do símbolo.
Esta exibição de profundidade de mercado também exibe numericamente o tamanho das lances e solicita a cada nível de preço. Por exemplo, existem 1.515 contratos à venda ao preço de 1880.00. Também mostra a atividade cumulativa: o número total de compradores (mostrado como um total e como porcentagem abaixo das barras de oferta) e vendedores (mostrado acima as barras de solicitação).
Independentemente de como a profundidade do mercado é visualizada, ela fornece informações sobre a oferta interna e pergunte & mdash; o preço no qual você poderia comprar ou vender agora com uma ordem de mercado e mdash, bem como vários níveis de oferta e pedir preços esperando na fila.
Para simplificar o funcionamento da profundidade do mercado, pode ser útil ver como a tela muda quando um comerciante faz um pedido. & ldquo; Ordem, & rdquo; direito, mostra dois monitores DOM. O da esquerda mostra uma oferta interna de 1634.50 com um tamanho de 153. Imagine que um comerciante faz um pedido para comprar 10 contratos nesse nível. O tamanho em 1634.50 imediatamente aumenta para 163 (veja o DOM à direita), refletindo a ordem de compra de 10 contratos. Desta forma, a profundidade do mercado muda continuamente durante a sessão de negociação à medida que os compradores e os vendedores colocam seus pedidos no mercado e as ordens são preenchidas, modificadas ou canceladas.
Sobre o autor.
Jean Folger é o co-fundador e pesquisador do sistema com PowerZone Trading, LLC.

Um modelo de Markov de um livro de pedidos limite: limiares, recorrência e estratégias de negociação.
Formulamos um modelo analiticamente tratável de um livro de pedidos limite em escalas curtas, onde a dinâmica é conduzida por flutuações estocásticas entre oferta e demanda. Nós estabelecemos a existência de uma distribuição limitante para a oferta mais alta, e para a pergunta mais baixa, onde as distribuições limitantes são confinadas entre dois limiares. Fazemos uso extensivo de limites de fluidos para estabelecer propriedades de recorrência do modelo. Utilizamos o nosso modelo para analisar várias estratégias de negociação de alta frequência e comentamos os equilíbrios de Nash que emergem entre comerciantes de alta frequência quando um mercado em tempo contínuo é substituído por leilões de lotes frequentes.
Palavras-chave: livro de pedidos limite, enfileiramento, limite de fluido, negociação de alta freqüência, arxiv de equilíbrio de Nash, repositório de Cambridge Versões anteriores deste trabalho apareceram na tese de doutorado de Elena Colaborações de filas: grande rede de serviços e um livro de pedidos de limite, 2018 e seu artigo A modelo simples de um livro de pedidos limite, 2018.
A última versão do artigo de Jan Swart "Resultados rigorosos para o modelo Stigler-Luckock para a evolução de uma caderneta" está disponível em sua página.