Algoritmo para detectar el agresor lado de un comercio

Question

La mayoría de los intercambios de proporcionar agresor lateral de la propiedad de oficios (por ejemplo, Etiqueta=5797 AggressorSide en CME) en los datos en bruto. Pero muchos de los proveedores de datos no proporcionan esta información a través de su datafeed de la API. Necesito un algoritmo para estimar con gran precisión el comercio del agresor lado.

Supongamos, puedo recibir la profundidad de las actualizaciones de los datos y de las operaciones de las actualizaciones. El más simple algoritmo es (en código Java):

public static int get_aggressor(int bid, int ask, int trade_price){
    int aggr = Tags.UNKNOWN_SIDE;
    if (bid < ask){ // i.e. no cross
        if (trade_price >= ask){
            aggr = Tags.BUY_SIDE;
        } else if (trade_price <= bid){
            aggr = Tags.SELL_SIDE;
        }
    }
    return aggr;
}

donde bid y ask son los mejores los precios bid/ask en un momento en que el comercio fue recibido. Este algoritmo puede no detectar el agresor cuando el comercio en la cuestión afecta a la mejor oferta/demanda.

Pregunta: Supongamos que tengo la historia de las recientes actualizaciones de precios. Cómo mejorar la precisión de que el agresor algoritmo de detección? También, considere la posibilidad de dos tipos de alimentación de datos:

1. Los oficios siempre llega antes de que la dio como resultado el precio de las actualizaciones
2. El orden de las actualizaciones de llegada en #1 no está garantizada.

Por favor, hágamelo saber si hay investigaciones publicadas sobre este tema.

Answer 1

El más comúnmente conocido enfoque para esto se describe en la Inferencia de la dirección de comercio intradía de datos (1991) por Lee y Listo. Usted encontrará que la no-trivial parte tiene que ver con la clasificación de las operaciones que se informan en el interior de la propagación. Creo que usted encontrará que la Lee-Listo algoritmo de superar la ingenuidad de medio punto de referencia de aproximación sugerida por @Svisstack, pero, sin embargo, usted no será capaz de mitigar la mala clasificación.

Una más moderna exposición de las críticas de la Lee-Listo algoritmo está dada por Chakrabarty et al (2012), que debería darle un punto de partida para otras lecturas.

Answer 2

La mayoría de estas clasificaciones agresiva de los oficios no son tan relevantes más, debido a smart orden de los routers que ejecutan agresiva de los padres de pedidos usando la voz pasiva niño órdenes, como Maureen O'Hara señala en http://www2.warwick.ac.uk/fac/soc/wbs/subjects/finance/fof2014/programme/maureen_ohara.pdf

No estoy seguro de lo que yo haría si yo quería esta información, pero sospecho que uno se tiene que el modelo de la cartera de pedidos con el fin de obtener un verdadero sentido de si la liquidez es la realidad de entrar o salir del mercado.

EDIT: También, ser muy cuidadoso si usted está tratando de hacer esto para acciones utilizando datos de SIP, ya que muy a menudo el presupuesto de alimentación y el comercio de alimentación están rezagados con respecto a otros, que lanzará ninguna de las clasificaciones anteriores.

Answer 3

Creo que la propagación del punto medio será más segura de referencia, después de que si el precio de la transacción es superior desde el punto medio de su compra, de lo contrario, vender, si igual luego no se especifica.