[论文解读] Modeling FX market activity around macroeconomic news: a Hawkes process approach

Marcello Rambaldi, Paris Pennesi+1 more|RePEc: Research Papers in Economics|May 23, 2014

Point processes and geometric inequalities被引用 7

一句话总结

本文提出了一种二元 Hawkes 过程模型，用于捕捉经济新闻发布前后外汇（FX）市场的交易活动，同时纳入内生自激活动与外生新闻驱动效应。通过区分新闻对交易强度的因果与非因果（事前）影响，该模型显著提升了预测准确性，尤其是在高影响新闻事件中，其表现优于纯内生模型，能够更准确捕捉市场活动的突然激增。

ABSTRACT

We present a Hawkes model approach to foreign exchange market in which the high frequency price dynamics is affected by a self exciting mechanism and an exogenous component, generated by the pre-announced arrival of macroeconomic news. By focusing on time windows around the news announcement, we find that the model is able to capture the increase of trading activity after the news, both when the news has a sizeable effect on volatility and when this effect is negligible, either because the news in not important or because the announcement is in line with the forecast by analysts. We extend the model by considering non-causal effects, due to the fact that the existence of the news (but not its content) is known by the market before the announcement.

研究动机与目标

• 使用点过程框架对经济新闻发布前后高频外汇市场活动进行建模。
• 分离内生自激活动与外生新闻到达对交易强度的贡献。
• 探究事前对新闻的知晓程度（非因果效应）是否会影响实际发布前的市场活动。
• 通过整合新闻影响的因果与非因果分量，提升模型对市场动态的预测准确性。
• 量化内生驱动与外生驱动在新闻事件前后对 FX 市场活动的相对重要性。

提出的方法

• 将外汇市场活动建模为点过程，其强度由基线速率、内生自激活动与外生新闻到达共同驱动。
• 采用具有两个核函数的 Hawkes 过程：一个用于内生活动（自激），另一个用于外生新闻效应（因果与非因果）。
• 通过允许新闻影响核函数在发布时刻之前即激活，纳入非因果效应，反映市场在新闻发布前的预期反应。
• 使用拟牛顿优化算法结合盒约束，通过最大似然法估计模型参数，以确保参数为正。
• 通过模拟事件数量并与 266 个欧元/美元、英镑/美元及美元/日元市场事件的真实数据对比，验证模型性能。
• 利用最大似然估计点处的逆 Hessian 矩阵计算参数不确定性与置信区间。

实验结果

研究问题

• RQ1 与纯内生 Hawkes 模型相比，引入外生新闻到达在多大程度上提升了对外汇市场活动的建模能力？
• RQ2 市场在官方发布前对宏观经济新闻的预期程度如何？这种预期能否通过非因果核函数有效捕捉？
• RQ3 该模型在预测不同影响等级新闻发布后活动激增方面的表现如何？
• RQ4 若缺少外生核函数，是否会导致对新闻事件前后活动的系统性误估？
• RQ5 该模型能否在高频外汇数据中有效区分内生自激活动与外生新闻驱动的活动？

主要发现

• 同时包含内生与外生核函数的模型在预测新闻发布后交易活动方面显著优于纯内生模型，尤其在高影响新闻事件中表现更优。
• 对于高影响新闻，缺少外生项的模型系统性低估了新闻发布后 5 分钟窗口内的事件数量，无法捕捉到突发的活动激增。
• 非因果核函数成功捕捉了事前活动，表明市场参与者在新闻正式发布前即因预期而产生反应。
• 对于低影响新闻，两种模型表现相近，表明外生项在新闻市场影响较弱时不会人为引入虚假效应。
• 缺少外生核函数的模型在极高影响新闻事件中高估了事前活动，因其将新闻驱动的激增误认为是内生自激并向前推移时间。
• 新闻发布后 5 分钟窗口内模拟事件数与真实事件数的比值显示，全模型在所有影响等级下均与真实数据保持高度一致，而纯内生模型在高影响事件中出现明显偏离。