[论文解读] The adaptive nature of liquidity in limit order books

Damian Eduardo Taranto, Giacomo Bormetti+1 more|arXiv (Cornell University)|Mar 4, 2014

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 13被引用 1

一句话总结

本文提出了一种统计订单簿模型，通过根据订单流的可预测性动态调整市价单规模，缓解其持续性并恢复价格扩散性。通过将流动性与订单流可预测性挂钩，该模型在无需参数微调的情况下，再现了不同时间尺度下的真实价格动态和订单簿行为。

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.

研究动机与目标

• 解决金融市场上持续订单流自相关性与市场效率之间的张力。
• 研究非对称流动性（即订单影响取决于发生概率）如何影响价格发现。
• 开发一种统计订单簿模型，无需参数调优即可再现观测到的价格与订单簿动态。

提出的方法

• 通过使市价单规模与反向订单流可预测性的倒数成比例，对订单簿进行动态建模。
• 引入一种机制：单边订单流可预测性提高时，对应另一侧的流动性降低。
• 构建一个随机模型，通过抵消持续订单流的影响，确保在所有时间尺度下保持价格扩散性。
• 利用订单流自相关性与流动性非对称性的实证观测结果对模型进行校准。
• 通过局部可预测性函数下的买卖价差与订单簿深度等实证订单簿量，对模型进行验证。

实验结果

研究问题

• RQ1 订单流的可预测性如何影响订单簿另一侧的流动性？
• RQ2 在存在持续订单流的情况下，非对称流动性机制是否能恢复价格扩散性？
• RQ3 基于可预测性调整市价单规模在多大程度上能再现实证价格动态？
• RQ4 该模型是否能在无需参数微调的情况下，保持不同时间尺度下的真实订单簿行为？

主要发现

• 订单流可预测性提高导致订单簿另一侧流动性下降，与非对称流动性理论一致。
• 当订单流可预测性上升时，交易导致价格变动的概率显著降低，从而抵消了价格影响的持续性。
• 所提出的模型成功再现了所有时间尺度下的扩散性价格行为，且无需参数调优。
• 该模型准确捕捉了关键订单簿量对局部订单流可预测性的依赖关系，与实证观测结果一致。