현금 주문장 동학과 복합 하우크스 프로세스를 이용한 주문 크기 모델링

Core Concepts

복합 하우크스 프로세스를 사용하여 현금 주문장 동학을 모델링하고 주문 크기 분포를 고려함으로써 현금 주문장 시뮬레이터의 현실성을 높였다.

Abstract

이 연구는 현금 주문장(Limit Order Book, LOB) 동학을 모델링하기 위해 복합 하우크스 프로세스(Compound Hawkes Process)를 제안한다. 기존 하우크스 프로세스 모델은 주문 간 시간만 고려했지만, 이 연구에서는 각 주문의 크기도 모델링한다.
구체적으로 다음과 같은 내용을 다룬다:

현금 주문장의 기계적 제약 (음수 스프레드 불가, 시간대별 주문 강도 변화 등)을 고려하여 하우크스 프로세스 강도 함수를 새롭게 정의했다.
주문 크기 분포를 실증 데이터에 기반하여 모델링했다. 특히 트레이더들의 선호도가 반영된 라운드 숫자 주문 크기를 고려했다.
비모수적 방법으로 하우크스 커널을 추정하고, 파워 법칙 커널이 지수 커널보다 더 잘 맞는다는 것을 보였다.
다양한 스타일라이즈드 팩트(stylized facts)를 통해 모델의 현실성을 검증했다. 특히 시장 충격 함수의 실증적 관찰을 잘 재현한다는 것을 보였다.
기존 포아송 프로세스 모델 및 다른 하우크스 프로세스 모델과 비교하여, 제안 모델의 우수성을 입증했다.

Stats

현금 주문의 약 40%가 100 단위 크기이다.
현금 주문 취소의 99.3%가 전량 취소이다.
가격 변화의 97.4%가 1틱 단위이며, 평균 1.035 ± 0.285틱이다.
가격 변화의 97.5%가 다음 비어있지 않은 가격 수준이 1틱 거리에 있으며, 평균 1.033 ± 0.283틱이다.

Quotes

"Hawkes Process has been used to model Limit Order Book (LOB) dynamics in several ways in the literature however the focus has been limited to capturing the inter-event times while the order size is usually assumed to be constant."
"We propose a novel methodology of using Compound Hawkes Process for the LOB where each event has an order size sampled from a calibrated distribution."
"We make use of an enhanced non-parametric method to calibrate the Hawkes kernels and allow for inhibitory cross-excitation kernels."

Key Insights Distilled From

Limit Order Book Dynamics and Order Size Modelling Using Compound Hawkes Process

by Konark Jain,... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.08927.pdf

Deeper Inquiries

현금 주문장 모델링에서 주문 크기 분포 모델링의 중요성은 무엇인가

주문 크기 분포 모델링은 현금 주문장 모델링에서 매우 중요한 역할을 합니다. 주문 크기는 주문의 영향력, 시장 변동성, 주문 실행 속도 등에 영향을 미치는 중요한 요소 중 하나입니다. 올바른 주문 크기 분포 모델링을 통해 주문의 실제 특성을 잘 반영할 수 있으며, 이는 주문장 시뮬레이션의 현실성과 정확성을 향상시킵니다. 또한, 주문 크기 분포 모델링은 주문의 선호도나 행동 패턴을 이해하는 데 도움이 되며, 이는 시장의 다양한 측면을 탐구하는 데 중요한 정보를 제공할 수 있습니다.

현금 주문장 모델에서 시간대별 주문 강도 변화를 고려하는 것이 중요한 이유는 무엇인가

현금 주문장 모델에서 시간대별 주문 강도 변화를 고려하는 것은 시장의 동적인 특성을 잘 반영하기 위해 중요합니다. 주식 시장은 거래 시간에 따라 거래량이나 주문 행태에 변화를 보이는데, 이는 주로 시장 참여자들의 행동 패턴이나 시장 환경의 변화에 기인합니다. 따라서, 시간대별 주문 강도를 모델링에 반영함으로써 모델이 실제 시장 상황을 더 잘 반영하고, 거래량의 변동성이나 주문 흐름의 변화를 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 또한, 시간대별 주문 강도 모델링은 거래 시간에 따른 주문 실행 전략의 최적화나 시장 조건에 따른 거래 전략의 조정에 도움이 될 수 있습니다.

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현금 주문장 모델링에서 음수 스프레드를 방지하는 것은 모델의 안정성과 현실성을 유지하기 위해 매우 중요합니다. 주식 시장에서는 스프레드가 항상 양수여야 하며, 음수 스프레드는 현실적이지 않은 상황을 나타냅니다. 따라서, 주문장 모델에서 스프레드를 항상 양수로 유지하는 것은 모델의 논리적 일관성을 유지하고 잘못된 예측이나 모순을 방지하는 데 중요합니다. 이를 통해 모델이 현실적인 주문 흐름을 더 정확하게 시뮬레이션하고, 실제 시장 상황을 잘 반영할 수 있습니다.