Cartera De Pedidos De Arbitraje

Question

El orden de los libros de comercio de los intercambios son a menudo ocultos como los llamados "Dark Pools". La medida fue tomada para evitar la evidente manipulación del mercado estrategias ejecutadas por los comerciantes de entonces.

Que tal arbitraje/estrategias de manipulación son posibles si el libro de órdenes es público?

Explicar las estrategias en detalle.

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Sugerencia #1: Hay tres ejemplo de las estrategias en los comentarios de abajo.

Sugerencia #2: Google.

Answer 1

Una orden público libro proporciona a los operadores información no sólo sobre el precio actual de la seguridad, sino también el volumen y la estructura de la totalidad de la oferta y la demanda de programación.

Dicha información puede ser utilizada para el arbitraje y la manipulación del mercado estrategias de varias maneras:

• Suplantación de identidad: la Inserción de un gran orden de límite como una aparente comprar o vender la señal que se cancela en cualquier momento antes de que pudiera ser ejecutada.
• Quote stuffing: la Inserción de una secuencia rápida de límite o de las órdenes de mercado para dar el mercado de la impresión de un próximo gran movimiento.
• El cierre de Fuego: Muchas instituciones financieras utilizan sólo los precios de cierre, pero no intradía de los precios de sus modelos financieros. Por lo tanto es posible cambiar rápidamente el precio de cierre justo antes del final del día si el libro de órdenes no es lo suficientemente gruesa, y que no puede haber más de pedidos después de este tiempo.
• Intermitente: de alta velocidad de comercio de algoritmos puede detectar una orden público y, a continuación, comercio por adelantado para "montar" sobre su impacto en el mercado. Es conocido para amplificar el mercado de los accidentes de grandes pedidos.
• La latencia de Arbitraje: utiliza las diferencias de precio entre las bolsas y fast speed órdenes de captura de las desviaciones de la ley de un solo precio.
• La máquina de Aprendizaje: El público de la cartera de pedidos y el flujo de órdenes puede ser utilizado para extraer información valiosa en espera de los cambios de precios.

Answer 2

No estoy seguro de Dark Pools (DP) han sido creados para evitar la "manipulación del mercado". Ellos han sido creados por las empresas, debido a que encontraron una ventaja para crearlos (ver Mercado de la Microestructura en la Práctica, L y Laruelle Eds.). Las razones principales han sido:

• repuesto mercado de honorarios, por DP creado por los brokers (como UBS MTF);
• repuesto impacto de mercado, para el bloque de las piscinas (como ITG/POSTULAN);
• repuesto de la mitad de la oferta ask, para DP creado por los creadores de mercado (como el Caballero de Enlace).

Inversión óptimo en DP es posible, véase, por ejemplo, un Óptimo reparto de los pedidos a través de fondos de liquidez: un algoritmo estocástico enfoque, por Laruelle, Pagès y L (publicado en SIAM Journal on de Matemática Financiera, Vol. 2 (2011), pp 1042-1076). Usted puede tener una mirada en la Asignación Óptima de Estrategias para que la Oscuridad de la Piscina Problema, por Agarwal, Bartlett, y la Dama. Y Censurado de la exploración y de la oscuridad de la piscina problema, por Ganchev, Nevmyvaka, Kearns, y Vaughan demasiado.

En términos de inversión óptimo en orderbooks, tiene unos buenos documentos:

• uno para el muy corto plazo comercial: Óptima de la publicación de los precios de las órdenes de límite: el aprendizaje por medio de la negociación, por Laruelle, Pagès y L (de nuevo), publicada en Matemáticas y Economía Financiera, Vol. 7, Nº 3. (11 junio 2013), pp 359-403.
• uno para hacer el mercado: Tratar con el inventario de riesgos: una solución para la creación de mercado problema, por Guéant, Fernández-Tapia, y L, en Matemáticas y Economía Financiera, Vol. 4, Nº 7. (3 de septiembre de 2013), pp 477-507.
• Compra barato y Vende caro: Un Trading de Alta Frecuencia Perspectiva, por Cartea, Jaimungal, y Ricci.

Aquí encontrará todo lo que usted necesita para construir la propia cartera de pedidos de la estrategia.

Yo sugiero que eche un vistazo a otros puestos en Quant.SE, ya que tendrá que entender:

• cómo backtest sus estrategias: Cómo diseñar una equidad backtester?
• cómo incluir la latencia en él: Lo que la latencia se debe utilizar para la backtesting una alta frecuencia de estrategia?

EDIT: estas estrategias son en su mayoría sólida para juegos de azar. Tan pronto como el valor de su posición en términos de precio y riesgo (es decir, el uso de un valor de la función) y no relativamente a mediados, es mucho más difícil el juego. Por supuesto, usted puede sufrir de selección adversa, pero sólo conditionaly el hecho de que usted de acuerdo en el precio con respecto a un histórico de la medida. Usted puede agregar un poco de costumbre anti características de juego, como no usar la misma cantidad para cada uno de sus pedidos, pero de nuevo, si sus tamaños son optimizados de acuerdo a un sofisticado suficiente medida, usted nunca tendrá que hacer dos pedidos con el mismo tamaño.