[논문 리뷰] The adaptive nature of liquidity in limit order books

Damian Eduardo Taranto, Giacomo Bormetti외 1명|arXiv (Cornell University)|2014. 03. 04.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 13인용 수 1

한 줄 요약

이 논문은 주문 흐름의 예측 가능성에 따라 동적으로 시장 주문 규모를 조정하는 통계적 오더북 모델을 제안한다. 이는 주문 흐름의 지속성 문제를 완화하고 가격의 확산성(확산 특성)을 복원한다. 유동성과 주문 흐름의 예측 가능성 간의 연관성을 통해, 모델은 파arameter 조정 없이 시간 스케일 전반에서 실제적인 가격 역학과 오더북 행동 양상을 재현한다.

ABSTRACT

In financial markets, the order flow, defined as the process assuming value one for buy market orders and minus one for sell market orders, displays a very slowly decaying autocorrelation function. Since orders impact prices, reconciling the persistence of the order flow with market efficiency is a subtle issue. A possible solution is provided by asymmetric liquidity, which states that the impact of a buy or sell order is inversely related to the probability of its occurrence. We empirically find that when the order flow predictability increases in one direction, the liquidity in the opposite side decreases, but the probability that a trade moves the price decreases significantly. While the last mechanism is able to counterbalance the persistence of order flow and restore efficiency and diffusivity, the first acts in opposite direction. We introduce a statistical order book model where the persistence of the order flow is mitigated by adjusting the market order volume to the predictability of the order flow. The model reproduces the diffusive behaviour of prices at all time scales without fine-tuning the values of parameters, as well as the behaviour of most order book quantities as a function of the local predictability of order flow.

연구 동기 및 목표

• 금융 시장에서 지속적인 주문 흐름 자기상관과 시장 효율성 간의 갈등을 해결하기 위해.
• 주문 영향력이 발생 확률에 따라 비대칭적인 유동성일 경우 가격 발견 과정에 어떤 영향을 미치는지 조사하기 위해.
• 파rameter 조정 없이 관측된 가격 및 오더북 역학을 재현하는 통계적 오더북 모델을 개발하기 위해.

제안 방법

• 반대 방향의 주문 흐름 예측 가능성에 반비례하여 동적으로 시장 주문 규모를 조정하는 오더북 모델링.
• 일방적인 주문 흐름의 예측 가능성 증가에 따라 반대 쪽의 유동성이 감소하도록 작용하는 메커니즘 도입.
• 지속적인 주문 흐름 영향을 상쇄시켜 모든 시간 스케일에서 가격의 확산성을 보장하는 스토하스틱 모델 제안.
• 실제 주문 흐름 자기상관과 유동성 비대칭성 관측 자료를 바탕으로 모델 캘리브레이션.
• 지역적 예측 가능성에 따라 변하는 양상의 실증적 오더북 수량(매수·매도 스프레드 및 오더북 깊이 포함)에 대한 모델 검증.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 주문 흐름의 예측 가능성은 오더북의 반대 쪽 유동성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ2 지속적인 주문 흐름이 존재하더라도 비대칭적 유동성 메커니즘이 가격의 확산성을 복원할 수 있는가?
• RQ3 예측 가능성에 기반한 시장 주문 규모 조정이 실제로 관측된 가격 역학을 얼마나 잘 재현하는가?
• RQ4 모델은 파arameter 조정 없이 다양한 시간 스케일에서 현실적인 오더북 행동을 유지하는가?

주요 결과

• 주문 흐름의 예측 가능성 증가에 따라 오더북의 반대 쪽에서 유동성이 감소하는 경향이 나타나며, 이는 비대칭적 유동성 이론과 일치한다.
• 주문 흐름의 예측 가능성 증가에 따라 거래가 가격을 이동시키는 확률이 크게 감소하여 가격 영향력의 지속성에 대비된다.
• 제안된 모델은 파arameter 조정 없이 모든 시간 스케일에서 확산적인 가격 행동을 성공적으로 재현한다.
• 모델은 지역적 주문 흐름 예측 가능성에 따라 핵심 오더북 수량(예: 스프레드, 깊이 등)의 의존성을 정확히 포착하여 실증 관측 결과와 일치한다.