Modelos de microestrutura de mercado para estratégias de negociação de alta freqüência

Microestrutura de mercado de alta freqüência Maureen OHara. Escola de Pós-Graduação Johnson, Sage Hall Cornell University, Ithaca, NY 14853, EUA Recebido em 26 de março de 2017. Revisado em 1 de agosto de 2017. Aceito em 26 de agosto de 2017. Disponível em 29 de janeiro de 2017. Resumo Os mercados são diferentes agora, Negociação. Neste artigo, investigo as implicações dessas alterações para a microestrutura de mercado de alta freqüência (HFT). Eu descrevo o novo mundo de alta freqüência, com um foco particular em como HFT afeta as estratégias de comerciantes e mercados. Discuto algumas das lacunas que surgem quando se pensa sobre questões de pesquisa de microestrutura no mundo de alta freqüência. Eu sugiro que, como tudo o mais nos mercados, a pesquisa também deve mudar para refletir as novas realidades do mundo de alta freqüência. Proponho alguns tópicos para esta nova agenda de pesquisa em microestrutura de mercado de alta freqüência. Classificação JEL Palavras-chave Negociação de alta freqüência Microestrutura de mercado Negociação algorítmica Meus agradecimentos a Bill Schwert e Ken French por me sugerirem este papel. Estou muito grato a dois árbitros, Ayan Bhattacharya, David Easley, Frank Hatheway, Joel Hasbrouck, David Meitz, Pam Moulton, Gideon Saar e Mao Ye por ajuda e orientação com este artigo. Gostaria especialmente de agradecer a Jamie Selway, Jeff Bacidore, Wenjie Xu, Cindy Yang e Lin Jiang por toda sua ajuda com este projeto. Maureen OHara é presidente do conselho de administração do Investment Technology Group (ITG), uma empresa global de corretores que se concentra nas necessidades dos clientes institucionais compradores. Tel. 1 607 255 3645 fax: 1 607 254 4590. Copyright 2017 Elsevier B. V. Todos os direitos reservados. Capítulo 11. Negociação na Microestrutura de Mercado: Modelos de Informação Os modelos de inventário, discutidos no Capítulo 10, propõem maneiras pelas quais um fabricante de mercado pode estabelecer preços de ordem de limite baseados em Características do fabricante de mercado, tais como inventário (livro de ordem de limite) e preferências de risco. Como tal, os modelos de inventário não contam as motivações de outros participantes no mercado. No entanto, a dinâmica relacionada com a lógica de negociação e as ações de outros participantes no mercado pode influenciar significativamente o comportamento dos criadores de mercado. Os modelos de informação abordam especificamente a intenção e as ações futuras de vários participantes do mercado. Os modelos de informação incluem abordagens teóricas de jogos para fazer cotações reversíveis e fluxos comerciais para descobrir as informações que um fabricante de mercado possui. Os modelos de informação também usam fluxo de ordem observado ou inferido para tomar decisões de negociação informadas. No seu núcleo, os modelos de informação descrevem o comércio no fluxo de informação e as possíveis assimetrias informacionais que surgem durante a disseminação da informação. As diferenças no fluxo de informações persistem em diferentes mercados. O fluxo de informação é comparativamente mais rápido em mercados centralizados transparentes, como a maioria dos mercados de ações e eletrônicos, e mais lento nos mercados opacos, como câmbio e mercados OTC em títulos e derivativos. O principal resultado dos modelos de informação é que os spreads bid-ask persistem mesmo quando o market maker tem estoque ilimitado e é capaz de absorver qualquer pedido de negociação instantaneamente. De fato. O melhor conteúdo para sua carreira. Descubra o aprendizado ilimitado sob demanda por cerca de 1 dia. Recomendado para você 10. Trading on Market Microstructure: Modelos de Inventário 12. Event Arbitrage Copy Copyright 2017 Safari Books Online. Trading Estratégias e Microstrutura de Mercado: Evidência de um mercado de previsão David M. Rothschild Pesquisa Microsoft - NYC Rajiv Sethi Universidade de Columbia, Barnard College - Departamento de Economia Instituto Santa Fé 22 de novembro de 2017 Revista de Mercados de Previsão 10 (1), 1-29, 2017 Resumo: Examinamos os dados de nível de transação do mercado vencedor presidencial Intrades 2017 para todo o período de dois anos para o qual ocorreu a negociação . Os dados permitem-nos calcular as estatísticas-chave, incluindo volume, transações, agressão, exposição direcional, duração de retenção, margem e lucro para cada uma das 6.300 contas de comerciantes únicas. Identificamos um conjunto diverso de estratégias de negociação que constituem uma rica ecologia de mercado. Estes variam de estratégias baseadas em arbitragem com baixa e fugaz exposição direcional a estratégias envolvendo grandes posições acumuladas em um dos dois principais candidatos do partido. A maioria dos comerciantes que fazem apostas direcionais fazê-lo consistentemente em uma única direção, ao contrário dos comerciantes de informações em alguns modelos canônicos de microestrutura do mercado. Apresentamos evidências sugestivas de manipulação por um único grande comerciante e consideramos os possíveis motivos para tal comportamento. As implicações mais amplas para a interpretação dos preços nos mercados financeiros ea teoria da microestrutura do mercado são desenhadas. Número de páginas em PDF File: 29 Palavras-chave: Mercados de Previsão, Microstrutura de Mercado, Estratégias de Negociação, Manipulação Classificação JEL: G12, D83, D84 Data de publicação: 9 de setembro de 2017 Última revisão: 4 de outubro de 2017 Citação Sugerida Rothschild, David M. Sethi, Rajiv, Estratégias de Negociação e Microstrutura de Mercado: Evidências de um Mercado de Previsão (22 de novembro de 2017). The Journal of Prediction Markets 10 (1), 1-29, 2017. Disponível em SSRN: ssrn / abstract2322420 ou dx. doi. org/10.2139/ssrn.2322420 Informações de contato Mercados Financeiros e Negociação: Uma Introdução à Microstrutura de Mercado e Estratégias de Negociação Dr Anatoly B. Schmidt é mestre em ciência e doutorado em física pela Universidade da Letônia. Ele trabalha como analista quantitativo na indústria financeira desde 1997. Dr. Schmidt publicou vários artigos sobre a modelagem baseada em agentes de mercados financeiros, microestrutura de mercado e negociação algorítmica, bem como um livro intitulado Finanças Quantitativas para Físicos: Uma Introdução . Ele também ensina no Programa de Engenharia Financeira do Stevens Institute of Technology. Anatoly Schmidt escreveu um livro extremamente útil que conecta teorias acadêmicas de estrutura de mercado à sua implementação prática no pregão. Ambos os grupos devem se beneficiar dessa conversa. Os comerciantes aprenderão os modelos teóricos os mais atrasados ​​do negociante e dos mercados conduzidos pedido. Os alunos compreenderão melhor os desafios de produzir estratégias de negociação lucrativas. Leitores interessados ​​em aprender mais sobre os mercados de ações, títulos e câmbio são a sorte de ter este guia completo. 8212Bruce Mizrach, Professor Associado, Departamento de Economia, Rutgers University Eu recomendo Mercados Financeiros e Trading como os insiders olhar para a estrutura, práticas e convenções dos mercados financeiros, especialmente dentro do OTC atacado ambiente. Anatoly Schmidt faz um excelente trabalho na avaliação e aplicação de vários aspectos teóricos da criação, teste e implementação de programas de negociação dentro de vários mercados e classes de ativos. Planejo usar seu livro no currículo do Programa de Engenharia Financeira da Kent State University. 8212John Donato, VP, Instrutor ICAP PLC, Kent State MSFE Programa Alec Schmidt escreveu um livro excelente que detalha o funcionamento complexo dos mercados de ações do século XXI. Seu livro é único em combinar a teoria ea prática da microestrutura do mercado com um tratamento extensivo, praticado-orientado de estratégias de troca. Chicago, 19 a 21 de maio de 2017 O dia 3 conclui ABSTRACTS e BIOS (para palestrantes que não possuem web sites) Experimentando a microestrutura do mercado com os modelos Principle of Ma Yuri Balasanov Chicago Neste trabalho conjunto com A. Kobyshev e L. Nazarov da Lomonosov Moscow State University, discutimos um grupo de métodos para análise da microestrutura do mercado levando em conta informações comerciais não sincronizadas e desigualmente temporizadas. Chamamos a tais métodos Princípio de modelos Ma (PM). Nós ilustramos a descoberta da microestrutura do mercado usando várias técnicas de adaptações simples de modelos de séries temporais para Hawkes e processos compostos de Cox, incluindo a decomposição de volatilidade baseada em teoremas de limite para processos de Cox compostos e estimativa de DVaR mdash uma versão de medida de risco preditiva para análise de estratégias de microestrutura . Também apresentamos algumas maneiras de ensinar métodos de pesquisa de microestrutura aos alunos. Bio Yuri Balasanov é membro do corpo docente do Programa de Pós-Graduação em Matemática Financeira (MSFM) e do Programa de Pós-Graduação em Análise (MScA) da Universidade de Chicago. Ele também é fundador e presidente da Research Software International, Inc. desde 1991 e iLykei Teaching Tech Corp desde 2017. Dr. Balasanov obteve seu mestrado em Matemática Aplicada e Ph. D em Teoria da Probabilidade e Estatística Matemática do Estado de Lomonosov Moscou University, Rússia, onde estudou sob Andrey Kolmogorov e os membros principais de sua escola. Sua principal experiência e interesses de investigação estão na área de modelagem estocástica e análise de dados avançados com aplicações em vários campos, incluindo negociação, gestão de risco, finanças e economia, análise de negócios, marketing, biologia, estudos médicos. Dr. Balasanov tem sido um profissional da indústria financeira por mais de 20 anos, trabalhando em instituições financeiras líderes como quantitativo, comerciante quantitativo e gerente de risco. Custos de impacto de mercado, incerteza do modelo e negociação ótima Jerome Benveniste NYU As abordagens tradicionais para a otimização de carteira, ainda amplamente utilizadas na prática, tratam a negociação como sem atrito e os parâmetros do processo de geração de retorno de ativos como conhecido com certeza. Ambas as suposições são extremamente irrealistas. Vamos discutir os efeitos perniciosos de ignorar qualquer uma dessas considerações, incluindo algumas maneiras sutis em que interagem. Em seguida, formularemos um problema de otimização de carteira que esteja ciente do impacto no mercado e da incerteza do modelo e que obtenha uma solução para ele. Este é um trabalho conjunto com Lee Dicker. Bio Jerome Benveniste é um instrutor do programa de mestrado em Matemática em Finanças da NYU. Até sua aposentadoria em 2017, foi membro do Grupo de Negociação Quantitativa da Highbridge Capital Management, LLC por doze anos, sendo os últimos seis como Diretor Gerente e Portfólio. Ele estava envolvido em quase todos os aspectos da Highbridges negócios quantitativos, incluindo geração de previsão, modelagem de risco, modelagem de custos de transação e otimização Jerome possui um Ph. D. Da Universidade de Chicago e um A. B. da Universidade de Harvard, ambos em matemática. Análise não paramétrica do ponto de mudança de volatilidade Markus Bibinger Marburg Desenvolvemos métodos de ponto de mudança não-paramétricos para inferência sobre volatilidades a partir de dados financeiros de alta freqüência. Nosso interesse está nas mudanças do processo de volatilidade estocástica de uma semi-martingala de Ito, sendo esta última discretamente observada em um horizonte de tempo fixo. Primeiro, consideramos um problema de ponto de mudança local em assintóticos de alta freqüência, para o qual o exemplo chave é a identificação de saltos de volatilidade. Além disso, estudamos um problema de ponto de mudança global para identificar mudanças na regularidade do processo de volatilidade. Em particular, isso permite inferir mudanças nos parâmetros de Hurst de processos de volatilidade estocástica fracionária. Discutiremos testes minimotos-assintóticos para ambos os problemas. Os métodos apresentados são particularmente atraentes para realizar inferência estatística sobre as volatilidades nos modelos de volatilidade estocástica fraccionada (RFSV), cada vez mais proeminentes. Modelo de fator para matrizes dimensionais de alta dimensional série de tempo Rong Chen Rutgers Em finanças, economia e muitos outros campos, observações em uma forma de matriz são freqüentemente observadas ao longo do tempo. Por exemplo, muitos indicadores econômicos são obtidos em diferentes países ao longo do tempo. Várias características financeiras de muitas empresas ao longo do tempo. Embora seja natural transformar as observações da matriz em um vetor longo, em seguida, usar modelos padrão de série de tempo de vetor ou análise de fator, é frequentemente o caso que as colunas e linhas de uma matriz representam conjuntos diferentes de informação que são intimamente interplayed. Propomos um modelo de fator inovador que mantém e utiliza a estrutura da matriz para obter maior redução dimensional, bem como uma estrutura fatorial mais facilmente interpretável. O procedimento de estimação e suas propriedades teóricas e procedimentos de validação de modelos são investigados e demonstrados com exemplos simulados e reais. (Trabalho conjunto com Dong Wang (Universidade Rutgers) e Xialu Liu (Universidade Estadual de San Diego) Flash Crash: execução de negócios algorítmicos e dinâmica do mercado intraday Rama Cont Imperial algoritmos quotOptimal executionquot são normalmente derivados assumindo um processo de preço exógeno que não é afetado pela negociação Comportamento dos participantes no mercado. Por outro lado, o comportamento intraday dos preços nos mercados eletrônicos revela a evidência do impacto de preço do fluxo algoritmo da ordem, um exemplo extremo que é o Flash Crashes repetidamente observado em tais mercados. Propomos um modelo simples para analisar os efeitos de feedback que surgem num mercado onde os participantes utilizam sinais de mercado para minimizar o impacto da sua execução comercial. Mostramos que os algoritmos de execução comumente usados, que visam reduzir o impacto de mercado dos negócios, podem realmente levar à sincronização involuntária dos fluxos de pedidos dos participantes39, aumentar seu impacto no mercado e gerar grandes variações intraday auto-excitantes em volume e volatilidade. Mostramos que tais explosões podem ocorrer mesmo na ausência de grandes encomendas, e levam a um underperformance sistemático de estratégias de execução ótima39. Esses resultados exigem uma avaliação crítica de algoritmos de execução quotoptimal e apontam para uma noção de toxicidade de fluxo de pedidos distinta da assimetria de informação ou seleção adversa. Tick ​​tamanho, liquidez e comportamentos comerciais Harry Feng JP Morgan Uma das disposições mais importantes do Jumpstart Nosso negócio Startups (JOBS) Act, assinado em lei em 05 de abril de 2017, é uma seção obscura chamada Matérias Outros mdash Tick. Nesta seção, o Congresso mandatou a SEC para estudar a transição para negociação e cotação de títulos em incrementos de um centavo, também conhecido como decimalização. E o impacto que a decimalização teve no número de ofertas públicas iniciais desde a sua implementação em relação ao período anterior à sua implementação. A SEC aprovou subseqüentemente um plano para um programa piloto de dois anos para ampliar o montante mínimo de incrementos para grupos de pequenas empresas a partir de maio de 2017. A alteração do tamanho do tique pode influenciar a liquidez e os comportamentos de negociação dos participantes do mercado. Esta palestra examinará os detalhes institucionais do próximo SEC Tick Size Pilot, revisará a literatura teórica e empírica prévia relacionada às mudanças no tamanho do carrapato e discutirá as questões de pesquisa aberta. Bio Harry Feng é Chefe de Equity Market Making para JP Morgan e hes baseado em Nova York. Antes de ingressar na JP Morgan, trabalhou no Deutsche Bank, na Goldman Sachs e na Bear Stearns, dirigindo mesas semelhantes nas áreas de arbitragem de indexação, negociação sistemática, mercado eletrônico, arbitragem cruzada e internalização de fluxo de pedidos. Ele também trabalhou como consultor de gestão na McKinsey por 3 anos imediatamente após a pós-graduação. É Doutor em Economia Empresarial (Finanças) pela Universidade de Harvard e Bacharel em Estatística e Mestrado em Pesquisa Operacional pela Universidade de Columbia. Ele publicou artigos de pesquisa no Journal of Finance, Review of Finance e Pacific Basin Finance Review. Três modelos de impacto no mercado Jim Gatheral Baruch College (CUNY) Nesta palestra, vamos rever a lei de quadrado-raiz de impacto de mercado e apresentar trabalho empírico recente sobre a forma do perfil de impacto de mercado. Em seguida, estudaremos três modelos diferentes de impacto no mercado: o modelo propagador, o modelo de livro de pedidos de Alfonsi e Schied eo modelo LLOB de Bouchaud et al. Calculando suas previsões de impacto no mercado em função da quantidade e em função do tempo (o perfil de impacto). Também abordaremos brevemente estratégias ótimas e manipulação de preços. Nossa conclusão é de que ainda falta um modelo realista, prático e autoconsistente de impacto no mercado. Restrições comerciais: o impacto no mercado de disjuntores de venda curta Nathan Halmrast Federal Reserve Em 26 de fevereiro de 2018, a Comissão de Valores Mobiliários dos EUA apresentou uma nova regra de disjuntor que, quando acionada, impõe restrições temporárias nos negócios de venda a descoberto. Eu forneço documentação empírica do impacto à negociação depois que este disjuntor foi disparado. Meus frameworks de teste incluem descontinuidade de regressão dinâmica (RD) e diferenças-em-diferenças padrão (DD). O foco principal do estudo é de janeiro a maio de 2017, mas eu uso o período de pré-conformidade de 2018 como um teste placebo para medir o impacto da emenda, e também explorar os impactos transfronteiriços experimentados por títulos interligados. Usando uma análise de DD, eu estudo medidas de qualidade de mercado padrão, incluindo profundidades e spreads. Acho que os disjuntores têm um impacto marcante na maioria das medidas de mercado para as empresas pós-disjuntor. Minha RD análise encontra evidência clara de uma descontinuidade no disjuntor para algumas medidas, mas esta descontinuidade não é exclusivo para o período de regulamentação. O comportamento de negociação do período pré-comercial no mercado reage frequentemente similarmente a um evento que provocaria o disjuntor sob a emenda mesmo que nenhum disjuntor foi disparado. Uma exceção é a reação do mercado em termos de ações disponíveis no ask. No período pré-regulatório, um dramático declínio dos preços é atingido com uma grande redução na profundidade. Após a implementação da regulamentação eu já não encontrar uma redução na profundidade pós disjuntor, e as ações disponíveis no aumento pedir em vez de desaparecer. As empresas inter - listadas não experimentam essa mudança em profundidade ou na composição de sua profundidade. Esta alteração na composição da profundidade sugere que a liquidez real diminui após um disjuntor ter sido disparado. Bio Nathan Halmrast é economista de políticas e especialista quantitativo sênior no Departamento de Supervisão e Regulação do Especialista em Riscos do Federal Reserve Bank of Chicago. Halmrasts pesquisa enfoca a microestrutura do mercado, com ênfase na competição de câmbio financeiro internacional e tópicos relacionados ao grande risco de crédito das instituições e do sistema financeiro. No Banco, é membro do Centro de Risco de Crédito Atacado, bem como de vários grupos de trabalho a nível do Banco e do sistema. Antes de ingressar no Banco, Halmrast trabalhou no Bank of Canada, na divisão de Gestão de Ativos Global do Royal Bank of Canada e no Federal Reserve Bank of Kansas City. Halmrast recebeu um B. A. Da Universidade de Minnesota Duluth, um M. A. da Universidade Estadual de Kansas e um Ph. D. Da Universidade de Toronto. Modelos financeiros incompletos: variação dos preços das opções e conclusão através dos preços das opções Jean Jacod Paris VI Excepto para o modelo Black-Scholes, os modelos financeiros são tipicamente incompletos: as reivindicações não podem ser habitualmente cobertas e existem infinitas medidas equivalentes de martingala, Não têm um preço único. Discutiremos o intervalo possível para o preço de uma opção europeia e mostraremos que em alguns casos é possível completar o modelo adicionando ao preço da ação o preço de uma opção negociada. Trata-se de um trabalho em andamento (com Philip Protter), com alguns resultados simples e perguntas abertas, mesmo para modelos elementares incompletos, como um log-price sendo um movimento browniano mais um processo de Poisson. Avaliação da incerteza em dados de alta freqüência: a variância assintótica observada Per Mykland Chicago Inferência de alta freqüência gerou uma onda de pesquisa entre econometricians e praticantes. No entanto, testemunhamos uma escassez de metodologia para avaliar a incerteza - erro padrão - dos estimadores. A raiz do problema é que os erros padrão dependem da estimativa da variância assintótica (AVAR), e muitas vezes AVAR envolve quantidades substancialmente mais complexas do que o parâmetro original a ser estimado. Os erros-padrão são importantes: são utilizados tanto para avaliar a precisão dos estimadores sob a forma de intervalos de confiança, para criar estatísticas viáveis ​​para testes e também para construir modelos de previsão baseados, digamos, em estimativas diárias. Este artigo fornece uma solução alternativa e geral para este problema, que chamamos de Variância Assintótica Observada. É um método não paramétrico geral para avaliar variância assintótica (AVAR), e fornece estimadores consistentes de AVAR para uma ampla classe de parâmetros que são a integral de um processo de parâmetro spot. O processo spot pode ser volatilidade, covariância, efeito de alavancagem, betas de alta freqüência, e mais geralmente qualquer semimartingale, com componentes contínuos e de salto. Os estimadores funcionam bem na presença de ruído de microestrutura, e quando os tempos de observação são irregulares ou assíncronos. Os efeitos de borda também são analisados ​​e tratados rigorosamente. O artigo também mostra como desfazer de forma viável o efeito do erro de estimativa ea variação no processo de parâmetro spot sozinho. Para este último, obtemos um estimador consistente da variação quadrática (QV) do parâmetro a ser estimado, por exemplo, o QV do efeito de alavanca. Nesta conferência, apresentarei uma estrutura de modelagem de tempo contínuo, na qual a forma ea dinâmica de um Livro de Ordens Limitadas (LOB) surgem de forma endógena de um equilíbrio entre múltiplos participantes do mercado (agentes ). Usando uma estrutura baseada em um jogo contínuo-jogador (proposto em nosso trabalho anterior), vou modelar a forma ea dinâmica de LOB entre dois negócios consecutivos. Neste modelo, o LOB surge como resultado de um equilíbrio entre os agentes, que têm crenças diferentes sobre a demanda futura do ativo. Essas crenças podem mudar de acordo com a informação observada pelos agentes e representada por um fator estocástico relevante, implicando uma mudança na forma do LOB. Este modelo é consistente com a observação empírica de que a maioria das mudanças no LOB não são devidas a negociações. Mais importante ainda, permite ver como alterar o fator estocástico relevante (que não é especificado em nossa abordagem e pode ser escolhido arbitrariamente) afetará o LOB. O último é importante, por exemplo, para modelar o mdash de impacto de preço se o fator relevante for escolhido como uma função do próprio LOB. No lado matemático, formulamos o problema como um jogo de controle-paragem misto, que conseguimos dividir em duas partes: um sistema bidimensional de Equações Diferenciais Stocásticas Refletidas para trás e um problema adicional de ponto fixo. Embora ambos os problemas apresentam certos desafios matemáticos, conseguimos provar a existência de suas soluções e mostrar como eles podem ser computados em um exemplo simples. Juntamente com Roman Gayduk. Estimativa eficiente para dados de alta frequência Michael Soslashrensen Copenhagen Estimativa para observações de alta freqüência de modelos de equações diferenciais estocásticas por meio de funções aproximadas de estimativa de martingala é discutida com especial ênfase na taxa de otimização e eficiência. Esta abordagem coves a maioria dos estimadores propostos na literatura. Discutimos o efeito de um intervalo de observação limitado eo efeito de saltos sobre a eficiência dos estimadores. Para modelos sem saltos, as funções de estimativa ótima de Godambe-Heyde são eficientes, mas raramente ocorre na presença de saltos. (A palestra é baseada no trabalho conjunto com Nina Munkholt Jakobsen.) Riscos de curto prazo do mercado implícito por opções semanais Viktor Todorov Northwestern Kellogg Estudamos riscos de mercado de curto prazo implícitos nas opções semanais do índice SP 500. A introdução de opções semanais tem mudado dramaticamente o perfil de maturidade das opções negociadas nos últimos cinco anos, com uma proporção substancial agora ter expiração dentro de uma semana. Essas opções de curto prazo oferecem uma maneira direta de estudar a volatilidade e os riscos de salto. Ao contrário das opções mais datadas, elas são amplamente insensíveis ao risco de mudanças intertemporais no ambiente econômico. Adotando uma nova abordagem semi-não-paramétrica, descobrimos a variação no risco de queda de saltos negativos que não é medido pela volatilidade do mercado e ajuda a prever os retornos de ações futuros. Incidentes de mudanças de forma da cauda coincidem com mispricing de modelos paramétricos padrão para opções mais datadas. Como tal, nossa abordagem permite fácil identificação de períodos de preocupações aumentadas sobre eventos negativos da cauda que nem sempre são sinalizados pelo nível de volatilidade do mercado e eludem modelos padrão de precificação de ativos. (O trabalho é trabalho conjunto com Torben G. Andersen e Nicola Fusari.) Dimensionamento dinâmico da posição de pares de comércios nos mercados Bitcoin Agnes Tourin NYU Tandon Nesta palestra, vou propor uma família de modelos baseada na teoria do controle estocástico e vai Fornecem uma expressão analítica para os pesos ótimos de uma carteira de ativos co-integrados. Iremos discutir modelagem, análise matemática, estimativas e implementação e compararemos as estratégias computadas com a estratégia de duplo limiar utilizada pelos profissionais. Algumas experiências fora da amostra nos mercados de bitcoin sugerem que as estratégias calculadas funcionam bem e são comparáveis ​​às usadas pelos profissionais. Um conto de dois acidentes Yuhua Yu Nesta conversa, vamos comparar o 2018 choque flash do mercado de ações e do crash do mercado do Tesouro 2017 flash. Ao destacar as semelhanças na iniciação e reversão de ambas as falhas, podemos traçar alguns padrões das principais estratégias de negociação, caracterizados pela implantação de tecnologia de baixa latência e pelo baixo risco de estoque. Além disso, vamos examinar como a latência desempenhou um papel central nesses acidentes e sugerir maneiras de incorporá-lo explicitamente em modelos de microestrutura. Bio Yuhua Yu foi Chefe de Pesquisa Quantitativa na DRW Trading, onde liderou o esforço de realizar análises quantitativas para negociação de idéias em mercados globais. Ela conduziu pesquisas em análise de renda fixa, modelagem de volatilidade, estrutura de mercado e estratégias de mercado desde 2006. Yuhua ingressou na Teza Technologies em 2017, onde se concentrou no desenvolvimento e execução de estratégias algorítmicas intradiárias. Yuhua é Doutor em Matemática pela Purdue University e Bacharel em Ciências pela Universidade de Fudan. Cfm / 5727.jpg / O Centro Stevanovich é apoiado pela generosa filantropia da Universidade de Chicago Administrador Steve G. Stevanovich, AB 85, ​​MBA 90.