[논문 리뷰] Why is order flow so persistent?

Bence Tóth, Imon Palit외 2명|RePEc: Research Papers in Economics|2011. 08. 08.

Complex Systems and Time Series Analysis참고 문헌 28인용 수 7

한 줄 요약

이 논문은 런던 증권거래소의 브로커 회원 식별자 정보를 갖춘 고유한 데이터를 사용하여 주식 주문 흐름의 극도로 높은 지속성의 원인을 조사한다. 주문 흐름 자기상관은 대부분 개인 투자자들이 시간에 걸쳐 큰 거래를 분할하여 실행함으로써 발생하는 주문 분할(주문 스플리팅)에 의해 결정되며, 군중행동(헤딩)이 아닌 것으로 나타났다. 이는 주식, 시간대, 브로커 기업 간에 뚜렷한 일관성을 보였다.

ABSTRACT

Order flow in equity markets is remarkably persistent in the sense that order signs (to buy or sell) are positively autocorrelated out to time lags of tens of thousands of orders, corresponding to many days. Two possible explanations are herding, corresponding to positive correlation in the behavior of different investors, or order splitting, corresponding to positive autocorrelation in the behavior of single investors. We investigate this using order flow data from the London Stock Exchange for which we have membership identifiers. By formulating models for herding and order splitting, as well as models for brokerage choice, we are able to overcome the distortion introduced by brokerage. On timescales of less than a few hours the persistence of order flow is overwhelmingly due to splitting rather than herding. We also study the properties of brokerage order flow and show that it is remarkably consistent both cross-sectionally and longitudinally.

연구 동기 및 목표

• 주식 시장에서 주문 흐름의 극도로 높은 지속성이 투자자 간의 협동 행동(헤딩) 때문인지, 아니면 개인 투자자들이 큰 거래를 점진적으로 실행함으로써 발생하는 주문 분할 때문인지 규명하는 것.
• 브로커 선택에 의해 유도되는 편향을 주문 흐름 분석에서 제거하기 위해 투자자 행동과 브로커 패턴을 모델링하는 것.
• 관측된 주문 흐름 자기상관이 개인의 자기상관(개인 투자자들이 거래를 분할함)인지, 아니면 투자자 간 상관관계(헤딩) 때문인지 테스트하는 것.
• 다양한 주식, 시간대, 브로커 기업 간 주문 흐름 지속성의 강건성 평가.
• 주문 흐름 지속성이 시장 영향력과 가격 발견 동역학에 미치는 영향 평가.

제안 방법

• 주문 흐름의 자기상관 함수를 다양한 투자자 간 상관관계와 개인 투자자 내 자기상관성의 성분으로 분해.
• 거래소 회원 식별자를 포함한 런던 증권거래소에서의 고유한 데이터 세트를 사용하여 브로커 수준에서 주문 흐름을 추적.
• 헤딩과 주문 분할 모델, 브로커 선택 모델(동적 랜덤 브로커 선택 모델 포함)을 기반으로 귀무가설을 수립.
• 관측된 데이터를 이러한 귀무모델과 비교하기 위해 통계적 검정을 적용하였으며, 헤딩 모델은 기각하고 주문 분할 모델은 기각하지 못함.
• 추정 오차를 줄이고 강건성을 향상시키기 위해 바인딩된 자기상관 추정치와 이중 로그 스케일링을 사용.
• 주식, 시간대, 브로커 기업 간 지속성의 일관성 평가를 포함한 횡단면 및 종단면 비교 수행.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 장기적인 주식 주문 흐름의 지속성의 주요 원인은 헤딩인지, 주문 분할인지?
• RQ2 브로커 선택은 주문 흐름 자기상관의 추정 및 해석에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ3 관측된 주문 흐름 지속성이 개인 투자자들이 주문 분할을 통해 점진적으로 거래 의도를 드러내기 때문인가?
• RQ4 주문 흐름의 자기상관 구조는 브로커 기업이나 주식 간에 유의미하게 다를까?
• RQ5 브로커 선택이 주문 흐름의 관측된 자기상관에 얼마나 큰 영향을 미치는가?

주요 결과

• 주문 흐름 지속성은 몇 시간 이내의 시간 스케일에서 헤딩보다는 주로 주문 분할에 의해 결정된다.
• 개별 거래소 회원에 대한 주문 흐름 자기상관은 강하게 양의 상관관계를 보이며 지속성 있지만, 회원 간 상관관계는 낮고 종종 음수이다.
• 데이터는 헤딩을 주요 원인으로 기각하며, 주문 분할은 관측된 데이터와 일관성이 있다.
• 알고리즘 거래의 증가에도 불구하고, 10년간 연구 기간 동안 주문 흐름의 지속성 수준($C_{same}( au)$로 측정됨)은 안정적으로 유지되었다.
• 주식, 시간대, 브로커 기업 간 주문 흐름 지속성은 놀랄 만큼 일관성이 있으며, 방향성 지속성이 낮은 소수의 이질적 사례 외에는 거의 동일한 패턴을 보였다.
• 브로커 및 시간에 걸친 주문 흐름 패턴의 일관성은 투자자들이 실행을 위해 작은, 안정적인 브로커 집단을 사용한다는 가설을 지지하며, 이는 알고리즘 거래 엔진과 일치한다.