Estoy tratando de encajar kappa para un ticker. Estoy utilizando 5 días de datos para ilustrar cómo se puede hacer esto, que no es que muchos datos, pero creo que es suficiente para mostrar mi problema. Sin embargo, estos datos parecen tener una función no exponencial para la parte (A, k).
Estoy siguiendo el método descrito en este post: ¿Cómo se calibra lambda en un problema de creación de mercado de Avellaneda-Stoikov?
Una vez que tengo mis datos, he trazado la lambda media para cada cubo de dispersión. Pero me encontré con que la curva no parece ser exponencial. Aquí muestro la curva de los datos empíricos frente a algunas opciones de kappa:
El eje y está en escala logarítmica y la curva empírica no es lineal, en particular no es lineal en el área inferior a 0,02.
También he equipado con el reloj de volumen (avanzar el reloj por x cuando x acciones se negocian)
No estoy seguro de cómo abordar esta cuestión en la práctica. ¿Debo realizar algunos ajustes en el proceso de adaptación? ¿Necesito hacer k dinámica en el comercio de producción en función de si preveo grandes vs pequeñas operaciones a continuación?
La razón por la que pregunto es porque creo que o bien las operaciones grandes están perjudicando mi PNL cuando kappa es demasiado grande o no puedo obtener volumen de las operaciones pequeñas cuando kappa es demasiado pequeño.
