Remerciez-le!

Remerciez @Admin pour avoir partagé cet document gratuitement, de la manière la plus simple, en partageant sur les réseaux sociaux.

Stratégie basée sur le déséquilibre des ordres dans le trading à haute fréquenc

Stratégie basée sur le déséquilibre des ordres dans le trading à haute fréquence Dar^l Shen Collège Linacre Université d'Oxford Une thèse soutenue en accomplissement partiel du MSc in Mathematical and Computational Finance 27 mai 2015 Remerciements I Je tiens à remercier mon superviseur, le Dr Zhaodong Wang, pour son aide sur cette thèse et ses conseils tout au long. Les discussions sur ce projet, le trading haute fréquence, les fonds spéculatifs et l'industrie dans son ensemble ont été intéressantes et perspicaces. De la classe MSc Mathematical and Computational Finance, je tiens à remercier Ivan Lam et Xuan Liu pour leurs idées et leurs points de vue sur le trading à haute fréquence, les stratégies de trading et l'analyse statistique. Je voudrais également remercier un bon ami dans l'industrie, et tout autour de génie, Jethro Ma. Enfin, ma plus sincère gratitude à ma fiancée Emily et à mes parents pour leur soutien indéfectible. Résumé Cette thèse vise à étudier la performance d'une stratégie de trading basée sur le déséquilibre des ordres dans un contexte de haute fréquence. Nous analysons d'abord les propriétés statistiques du déséquilibre des ordres et étudions ses capacités en tant que stratégie de trading motivée par les idées introduites dans [4,7,11]. Nous essayons de comprendre comment la stratégie fonctionne sur différents contrats à terme et sa relation avec le volume des transactions. Enfin, nous essayons d'améliorer la stratégie de négociation en incluant d'autres signaux basés sur le déséquilibre, en ajustant l'écart acheteur- vendeur et en optimisant le modèle et les paramètres de négociation. Contenu 1 Présentation 1 1.1 Trading ......................................................................................haute fréquence 1 1.2 Carnets d'ordres à cours limité et microstructure ................................................1 1.3 Stationnarité .........................................................................................................3 1.4 Déséquilibre de commande .................................................................................4 2 Stratégie de déséquilibre des commandes 5 2.1 Volume Commande Déséquilibre .......................................................................5 2.2 Hypothèses et configuration ................................................................................8 2.3 Analyse statistique ...............................................................................................9 2.4 Résultats et performances ..................................................................................12 2.5 Résumé et considérations ..................................................................................16 3 Stratégie améliorée 17 3.1 Facteurs et analyse supplémentaires ..................................................................17 3.1.1 Ratio de déséquilibre des commandes ...................................................17 3.1.2 Réversion moyenne du prix moyen .......................................................18 3.1.3 Écart acheteur-vendeur ..........................................................................21 3.2 Sélection des paramètres et résultats .................................................................22 3.2.1 Modèle linéaire paramétré .....................................................................22 3.2.2 Comparaison avec la stratégie de déséquilibre des commandes ...........23 3.2.3 Analyse des paramètres .........................................................................24 3.2.4 Résultats de la sélection des paramètres ................................................27 3.3 Résumé et considérations finales .......................................................................32 4 Conclusion 34 4.1 Travaux supplémentaires ......................................................................................34 Bibliographie 35 Une stratégie au quotidien P&L 38 A.1 P&L de la stratégie de déséquilibre des commandes en volume : contrat principal ................................................................................................................................38 A.2 P&L de la stratégie de déséquilibre des commandes en volume : contrat secondaire .............................................................................................................43 A. 3 P&L final amélioré de la stratégie : contrat principal .................................48 B Cartes thermiques P&L quotidiennes pour divers décalages 54 B. 1 Décalage 2 ...............................................................................................P&L Heatmap 55 B.2 Décalage 3 P&L ..................................................................................Heatmap 56 B.3 Décalage 4 Carte thermique .......................................................................P&L 57 C Simulation de négociation R Code 58 1 Chapitre 1 Introduction 1.1 Trading à haute fréquence Traditionnellement, les marchés financiers fonctionnaient selon un processus axé sur les cotations, où quelques teneurs de marché fournissaient les seuls liquidités et prix des actifs financiers [6]. Récemment, des développements majeurs ont été réalisés pour électronifier les marchés financiers, ce qui a conduit de nombreuses sociétés commerciales à utiliser des algorithmes informatiques pour négocier des actifs financiers, comme l'ont rapporté Wang [14] et Aldridge [1]. Le trading haute fréquence (HFT), en particulier, a été un sujet majeur en raison des caractéristiques qui le distinguent du trading électronique et manuel. Cela inclut la vitesse d'exécution extrêmement élevée (microsecondes), plusieurs exécutions par session et des périodes de maintien très courtes (généralement moins d'une journée). De nombreuses stratégies de trading algorithmique ont été développées avec l'arrivée du trading à haute fréquence sur les marchés. Selon Wang [14] et Aldridge [1], les avantages d'avoir des ordinateurs pour exécuter des stratégies incluent : une plus grande précision, aucune émotion, des coûts réduits et l'innovation technologique à mesure que la vitesse de négociation augmente. De plus, en utilisant les données de marché disponibles, les traders à haute fréquence sont en mesure de proposer des stratégies qui identifient et corrigent les inefficacités temporaires du marché et les écarts de prix. Dans cet article, nous allons adapter et tester une stratégie existante pour le HFT et vérifier sa stabilité et sa rentabilité. 1.2 Carnets d'ordres limités et microstructure Les Limit Order Books (LOB) permettent à tout trader de devenir un teneur de marché sur les marchés financiers (Gould et al. [6]). C'est un mécanisme qui permet aux traders de soumettre des ordres d'achat (vente) limités pour l'actif et les prix qu'ils souhaitent payer (recevoir). Le carnet d'ordres à cours limité est un système complexe et sa compréhension peut donner un aperçu des intentions des traders et un moyen de développer des stratégies de 2 trading en utilisant les données riches et granulaires qu'il stocke. Nous définirons quelques termes techniques relatifs aux LOB qui seront utilisés tout au long de l'article, y compris les champs spécifiques à l'ensemble de données que nous examinerons. Le LOB est essentiellement un moteur de mise en relation pour les acheteurs et les vendeurs sur le marché [6]. Au sein d'un LOB, le meilleur cours acheteur (vendeur ) est le prix le plus élevé (le plus bas) auquel un teneur de marché est prêt à acheter (vendre) l'actif aux preneurs de marché. Le nombre maximum de contrats que les teneurs de marché sont prêts à acheter (vendre) au prix acheteur (vendeur) est appelé le meilleur volume acheteur (vendeur). Tout preneur de marché qui souhaite acheter (vendre) au prix de la contrepartie peut soumettre un ordre au marché pour négocier au meilleur prix vendeur (bid) jusqu'au volume ask (bid) disponible. Si l'ordre d'achat (vente) au marché est supérieur au volume de demande (vente), alors ils suivront le livre ; le preneur de marché continuera d'acheter (vendre) au meilleur prix vendeur (bid) suivant jusqu'à ce que l'intégralité de son ordre de marché soit exécuté. Dans ce projet, les données que nous utiliserons sont le China Financial Futures Exchange (CFFEX) CSI 300 Index Futures (IF). Il comprend des instantanés pris toutes les 500 millisecondes. A partir de ce moment, chaque pas de temps est dans des intervalles de 500 ms. C'est-à-dire que le temps t + 1 est 500 ms après le temps t. La taille du tick des contrats IF est de 0,2 et la valeur du tick est de 300 yuan chinois (CNY). Les horaires de négociation des contrats sur CFFEX sont de 9h15 à 11h30 pour la session du matin, et de 13h00 à 15h15 pour la session de l'après-midi. Un échantillon des données pour le 16 janvier 2014 est présenté dans le tableau 1.1 ci-dessous. Instrument IDENTIFIA NT Temps de mise à jour Le volume Chiffre d'affaires Ouvert intérêt Offre le prix Volume d'enchèr es Interro ger le prix Demand er le volume Deuxiè me du jour IF1401 9:27:06.0 14589 9.69e9 60011 2213.4 23 2213.8 70 34026 IF1402 9:27:06.0 6337 4.22e9 28960 2218.8 4 2219 53 34026 IF1401 9:27:06.5 14593 9.69e9 60010 2213.4 21 2213.8 70 34026 IF1402 9:27:06.5 6351 4.23e9 28974 2218.8 4 2219 39 34026 IF1401 9:27:07.0 14595 9.70e9 60010 2213.4 22 2213.8 70 34027 IF1402 9:27:07.0 6351 4.23e9 28974 2218.8 6 2219 39 34027 Remarque : certains champs ont été omis pour gagner de la place Tableau 1.1 : Exemple d'ensemble de données pour IF1401 et IF1402 le 16 janvier 2014. Les données fournies sont au format CSV (valeurs séparées par des virgules) et chaque fichier présente un seul jour de bourse. Cependant, sur le CFFEX, deux contrats à terme différents sont négociés : le CSI 300 Stock Index Futures (IF) et le Treasury Bond Futures (TF). Nous nous concentrerons uniquement sur les contrats IF pour cet article. L'échéance du contrat IF est le troisième vendredi de chaque mois. 3 • Instrument ID : l'identifiant unique du contrat à terme négocié. Il commence par IF ou TF et est suivi d'un nombre entier à 4 chiffres. Les deux premiers chiffres représente l'année et les deux derniers représentent le mois d'échéance du contrat. Par exemple, IF1401 est le contrat IF arrivant à échéance en janvier 2014. • Heure de mise à jour : l'heure exacte à laquelle l'instantané LOB a été pris, jusqu'à 500 millisecondes de précision. • Volume : le volume de transactions des contrats négociés depuis l'ouverture du marché (9:15) • Chiffre d'affaires : volume échangé en CNY depuis l'ouverture du marché (9h15). Cette quantité est calculée en nombre de contrats x prix x valeur de cotation. • Intérêt ouvert : le nombre de contrats négociés qui créent une position ouverte (pas de négociation pour clôturer) • Prix acheteur/vendeur : le prix le plus élevé/le plus bas auquel un teneur de marché est prêt à acheter/vendre le contrat à terme. De manière équivalente, il s'agit du meilleur prix auquel un preneur de marché peut vendre/acheter le contrat. • Volume bid/ask : le nombre de contrats disponibles au meilleur prix bid/ask actuel. • Seconde du jour : nombre de secondes (arrondi à l'inférieur) depuis minuit du jour uploads/Management/ order-imbalance-based-on-the-high-frequenly-trading-fr.pdf